Аналитик данных управления транспортного обеспечения

Навыки

• AI-инструменты в работе
• BI-инструменты
• Дашборды и витрины
• Анализ данных
• KPI
• Вёрстка
• Machine Learning

О компании и продукте

• Аналитик данных управления транспортного обеспечения
• 24 июля 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:BI-аналитик, аналитик данных
• Команда Сбера в поиске аналитика данных управления транспортного обеспечения.

Задачи

• анализ исходных данных и результатов деятельности управления транспортного обеспечения
• подготовка аналитических записок и презентаций
• прогноз выполнения kpi в краткосрочной и долгосрочной перспективе
• выявление корневых причин отклонений и предложение вариантов решения
• администрирование проектов в рамках деятельности транспортного обеспечения
• разработка, тестирование и внедрение моделей машинного обучения для решения прикладных задач (прогнозирование спроса, оптимизация затрат)
• взаимодействие с командой ds
• формирование и развитие системы дашбордов для мониторинга kpi
• обеспечение их точности и наглядности
• автоматизация регулярных отчетов подразделения
• описание и оптимизация бизнес-процессов в части транспортного обеспечения
• постановка технических заданий разработчикам на автоматизацию расчётов и отчётности
• генерация и проверка бизнес-гипотез на основе анализа данных
• формирование рекомендаций по улучшению сервисов
• выполнение коммуникационных задач: обеспечение эффективных коммуникаций с вертикалью и методологическая поддержка
• контроль актуальности организационно-кадровой структуры
• формирование предложений по улучшению функциональности и автоматизации процессов
• осуществление мероприятий по автоматизации методов формирования и контроля бюджета по транспортному обеспечению
• сбор бизнес-требований к функциональности системы отчётности то
• согласование детальных бизнес-требований и технических заданий на доработки систем
• участие в приёмке реализованных доработок в части проверки соответствия требованиям

Требования

• знание sql (сложные запросы, оконные функции)
• уверенное владение python (pandas, numpy) для анализа данных
• опыт построения дашбордов в bi-системах (например, tableau, power bi, superset)
• знание основ математической статистики и теории вероятностей
• опыт работы с методами машинного обучения и искусственного интеллекта
• навыки очистки, нормализации и предобработки данных
• умение выполнять сложные аналитические вычисления
• техники визуализации данных и презентации результатов
• вёрстка презентаций и аналитических материалов в ms powerpoint
• управление системами сбора данных

Условия

• комфортный современный офис по адресу: Кутузовский пр. д.32, (офисный режим работы)
• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальной и годовой премии
• уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте
• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• подписка Прайм с возможностью использования на трех близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.