BI-аналитик
Описание
Мы занимаемся развитием аналитического контура для управленческой отчетности рисков: строим витрины данных, анализируем кредитный портфель и риск-метрики, автоматизируем отчетность с использованием BI-инструментов и развиваем AI-агента для работы с аналитическими запросами. Команда работает на стыке риск-аналитики, данных и внутренних AI-инструментов. Техстек: SQL, Python, pandas, PySpark, Apache Spark, Hadoop/HDFS, BI-инструменты, PostgreSQL / ClickHouse. Обязанности Разработка дашбордов "с нуля" в BI системе "Навигатор" (внутренее решение банка); Взаимодействие с контрагентами, анализ и формирование требований к отчетам; Разработка аналитических витрин по кредитному портфелю и риск-метрикам; Работа с данными с использованием SQL, Python и PySpark; Проверка качества данных, корректности расчетов, аналитических гипотез и ответов AI-агента; Участие в развитии AI-агента для работы с отчетностью и аналитическими запросами; Подготовка аналитических выводов для бизнеса и взаимодействие с бизнес-заказчиками, разработчиками и владельцами данных. Требования Опыт работы BI-аналитиком от 3 лет в банковском, финтех-сегменте, риск-, продуктовой или портфельной аналитике; Опыт разработки дашбордов в Power BI (DAX, Power Query) / Tableau / DataLens; Знание циклов BI-разработки: Понимание ETL-процессов, принципов работы с хранилищами данных (DWH); Опыт разработки аналитических витрин или регулярных отчетных слоев данных; Уверенный SQL: сложные запросы, join, CTE, оконные функции, агрегации, оптимизация тяжелых запросов; Python для анализа данных: pandas, numpy, обработка больших таблиц, автоматизация расчетов и проверок; Опыт работы с PySpark / Apache Spark: DataFrame API, агрегации, join, partitioning, работа с parquet-данными; Умение описывать бизнес-логику расчетов и проверять корректность данных; Умение проверять корректность расчетов, данных и аналитических выводов; Отличные коммуникативные навыки, умение работать с кросс-функциональными командами и доносить сложные идеи до нетехнических специалистов. Будет плюсом: Интерес к LLM, text2sql и AI-агентам; Опыт работы с Hadoop/HDFS, Hive или другими Big Data-инструментами; Знание статистики, принципов математического моделирования и проверки гипотез; Опыт автоматизации аналитической отчетности на Python; Опыт с PostgreSQL / ClickHouse или другими MPP/Big Data-хранилищами. Условия Комфортный современный офис: Кутузовский проспект 32 Офисный формат работы Ежегодный пересмотр зарплаты, доход формируется из окладной части и годовой премии Корпоративный спортзал и зоны отдыха Более 400 образовательных программ СберУниверситета для -профессионального и карьерного развития Программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций) Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная -пенсионная программа Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.