Data Analyst

Должностные обязанности
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

Требования к кандидату
Образование: Не указано
Опыт работы: не требуется

Адрес места работы
г Москва