Data analyst (scala)

команда Сбера в поиске Senior Data Analyst

• писать код обработки данных на Scala DataFrame API (Apache Spark), с избегая SQL-подхода
• отвечать за Performance Tuning, устранение data skew и эффективное использование ресурсов кластера
• моделировать данные для корпоративного DWH с использованием Dimensional Modeling или Data Vault
• проектировать схемы, которые обеспечивают историчность, масштабируемость и надежность аналитических витрин
• поставлять командам DS/ML готовые к обучению датасеты. Понимать особенности жизненного цикла ML-моделей — от подготовки признаков до их мониторинга в production-среде
• обрабатывать массивы текстов, изображений или логов, а также встраивать результаты работы генеративных моделей (LLM) в классические ETL-пайплайны аналитики
• читать планы выполнения запросов через Catalyst Optimizer, декомпилировать физические операции и находить узкие места производительности непосредственно в алгоритмах трансформации данных
• развивать инженерную культуру в команде: проводить код-ревью, вести разработку по GitFlow, писать модульные тесты и поддерживать высокий стандарт чистоты и поддерживаемости кодовой базы
• преобразовывать запросы бизнеса в четкие технические спецификации: определять требования к архитектуре потоков данных, частоте обновлений и формату хранения информации.

• релевантный опыт работы от 3 лет на позиции Data-аналитика или Аналитика DWH\глубокой продуктовой аналитике
• опыт реализации проектов исключительно на Scala API DataFrame Apache Spark без использования SQL
• опыт полного цикла дизайна экспериментов от формулировки метрики успеха до пост-анализа результатов
• глубокое понимание статистики
• умение доказывать бизнесу влияние фичей на показатели, исключая внешние факторы и сезонность
• практический опыт применения продвинутых методов: синтетический контроль (Synthetic Control/DID), инструментальные переменные (IV), пропенсити-скор матчинг (PSM).
• обязателен опыт вывода моделей в продакшен и их последующей эксплуатации
• организация процессов переобучения моделей.
• интеграция выводов модели в принятие решений смежными командами через API или автоматизированные алерты.
• свободное владение pandas для сложного трансформирования исследовательских датасетов
• подтвержденный опыт нахождения инсайтов, которые привели к изменению стратегии продукта и принесли измеримый финансовый результат (рост Retention, LTV, снижение CAC, прямое влияние на выручку или маржинальность)
• способность декомпозировать глобальные цели компании до конкретных действий аналитики
• опыт проектирования версионируемых витрин данных и семантических слоев (BI-семантика)
• создание безопасной среды, позволяющей джуниор-аналитикам самостоятельно писать запросы без риска обрушить БД или получить некорректные данные.

• офисный формат работы: г. Москва
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• более 400 образовательных программ в СберУниверситете для твоего развития
• спортзал и зоны отдыха
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи
• 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
• срочный трудовой договор.