Middle/Senior Data Analyst (Трайб «Развитие сервиса в каналах»)
вакансия от 15.04.2026Зарплата от 30000 руб
Работодатель: СБЕР
Показать контакты
Показать контакты
График работы: Полный рабочий день
TVtoken
Дополнительный заработок в свободное время за просмотр обзоров товаров и услуг. Получай деньги на карту! Никаких вложений, кроме 5 минут в день вашего времени!
Должностные обязанности
Наша цель — улучшать опыт клиента, предупреждая и предиктивно решая его проблемы и возникающие вопросы. Мы работаем с ключевыми продуктами банка и экосистемы Сбера (от дебетовых карт до СберПрайма) и стремимся сделать взаимодействие с банком и компаниями экосистемы простым, удобным и предсказуемым. Наш трайб активно разрабатывает AI-агентов на базе GigaChat для автоматизации клиентского обслуживания, а наша команда помогает с тестированием и оценкой качества внедряемых AI агентов. Обязанности Исследовать причины обращений клиентов: анализировать текстовые данные (NLP), выявлять триггеры и закономерности Строить и анализировать клиентские пути по различным продуктам и каналам, находить узкие места и возможности для улучшения Формировать и проверять гипотезы на основе данных из разных систем (транзакции, кликстрим, коммуникации, обращения) Участвовать в оценке качества работы AI-агентов и других сервисных сценариев, анализируя их влияние на клиентский опыт Готовить, запускать и оценивать A/B тесты в различных каналах: SMS, IVR, мобильное приложение Проводить углублённый анализ воронок, распределений, сегментов, чтобы находить инсайты для бизнеса и предлагать решения. Требования Уверенный SQL (сложные запросы, оконные функции, оптимизация) и опыт работы с базами данных Практическое знание Python для анализа данных (pandas, numpy, визуализация) Хорошая математическая подготовка, понимание статистики, опыт проведения A/B-тестов, работы с воронками, сегментацией Умение работать с большими объёмами данных, строить end-to-end анализ: от постановки задачи до выводов Готовность к обучению (в том числе самостоятельному) и быстрому освоению новых инструментов и технологий. Будет плюсом: Опыт с PySpark/Hadoop Базовое понимание ML и NLP Опыт работы с LLM-платформами, опыт написания промптов. Условия Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская Формат работы - офис Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия 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-партнеров Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Наша цель — улучшать опыт клиента, предупреждая и предиктивно решая его проблемы и возникающие вопросы. Мы работаем с ключевыми продуктами банка и экосистемы Сбера (от дебетовых карт до СберПрайма) и стремимся сделать взаимодействие с банком и компаниями экосистемы простым, удобным и предсказуемым. Наш трайб активно разрабатывает AI-агентов на базе GigaChat для автоматизации клиентского обслуживания, а наша команда помогает с тестированием и оценкой качества внедряемых AI агентов. Обязанности Исследовать причины обращений клиентов: анализировать текстовые данные (NLP), выявлять триггеры и закономерности Строить и анализировать клиентские пути по различным продуктам и каналам, находить узкие места и возможности для улучшения Формировать и проверять гипотезы на основе данных из разных систем (транзакции, кликстрим, коммуникации, обращения) Участвовать в оценке качества работы AI-агентов и других сервисных сценариев, анализируя их влияние на клиентский опыт Готовить, запускать и оценивать A/B тесты в различных каналах: SMS, IVR, мобильное приложение Проводить углублённый анализ воронок, распределений, сегментов, чтобы находить инсайты для бизнеса и предлагать решения. Требования Уверенный SQL (сложные запросы, оконные функции, оптимизация) и опыт работы с базами данных Практическое знание Python для анализа данных (pandas, numpy, визуализация) Хорошая математическая подготовка, понимание статистики, опыт проведения A/B-тестов, работы с воронками, сегментацией Умение работать с большими объёмами данных, строить end-to-end анализ: от постановки задачи до выводов Готовность к обучению (в том числе самостоятельному) и быстрому освоению новых инструментов и технологий. Будет плюсом: Опыт с PySpark/Hadoop Базовое понимание ML и NLP Опыт работы с LLM-платформами, опыт написания промптов. Условия Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская Формат работы - офис Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия 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-партнеров Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Требования к кандидату
Образование: Не указано
Опыт работы: не требуется
Образование: Не указано
Опыт работы: не требуется
Адрес места работы
г Москва
г Москва