Data Analyst

Описание

Мы - команда, создающая **комплексную систему противодействия мошенничеству** на базе технологий BigData с набором аналитических инструментов для многомерного изучения объектов и включающую в себя инструменты **собственной разработки** для: * Построения графа связей (инструмент анализа объектов и их свойств, а также их связи с другими объектами различных уровней и характеристик, применяется для получения дополнительных знаний об объекте за счет извлечения знаний о его окружении, выявления наиболее значимой информации, центров влияния, групп связанных объектов, цепочек) * Геопространственной аналитики: инструменты графической визуализации особенностей географических локаций, их оценок в различных контекстах, сравнения и сопоставления в различных временных интервалах, построения маршрутов и тепловых карт * Выявления и анализа попыток мошенничества и иных отклонений, обработки внутренних событий, присвоения итоговых резолюций по результатам рассмотрения кейсов и выявления новых поведенческих схем * Портфеля технологичных сервисов накопления и обработки больших объемов данных со сложной структурой Наш передовой технологический стек: * Big Data - Hadoop, Scala, Spark, Casandra, ClickHouse, Elasticsearch, FastGraph * Backend - Scala, Zio, Openshift, PostgreSQL * Fronted - React, Redux (Redux ToolKit, RTK Query), Typescript, jest. Библиотеки: D3.js, react-force-graph, leaflet. UI/UX design * QA - Scala, TestNG, Selenium, Maven, Allure * DevOps - Docker, Kubernetes, Helm, Jenkins, ELK Мы наращиваем команду, чтобы активно развивать продукты, которые работают на благо общества и ищем профессионала своего дела, который проникнется нашими идеями и целями: * реализация уникальных сервисов и инструментов противодействия мошенникам * решение нетривиальных аналитических задач * расширение кругозора, разработка новых решений и выход за периметр типовых задач

Обязанности

* Анализ источников данных * Обеспечение прозрачности и точности в сборе данных, отчетности и визуализации * Внедрение новых интеграций и аналитических методик * Компиляция данных из различных источников * Создание ETL-процессов

Требования

* Уверенное знание SQL: сложные запросы, аналитически функции, понимание физической реализации join’ов, оптимизация производительности запросов * Опыт создания читабельных Jupyter-ноутбуков * Знакомство с основными аналитическими библиотеками Python (pandas, numpy, scipy, statsmodels, pychart) * Понимание принципов организации хранилищ данных, подходов к проектированию логической и физической моделей, понимание основной проблематики хранилищ и подходов к решению * Опыт работы в GIT Будет плюсом * Знания экосистемы Hadoop: HDFS, Spark, Scala * Понимание основ математической статистики и теории вероятностей, умение применять их при решении аналитических задач * Опыт принятия продуктовых решений на основании данных; * Знание базовых ML-подходов; * Будет плюсом знания DG (data governance) * Опыт написания технической документации

Условия

* Ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования) * Корпоративный спортзал и зоны отдыха * Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеро * Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера