Data Analyst (Лаборатория нейронаук и поведения человека)

Навыки

• A/B-тесты
• AI-агенты
• API (интеграции)
• Avro / Parquet
• Bash / shell
• Big Data
• XGBoost / LightGBM / CatBoost

О компании и продукте

• Вакансия Data Analyst (Лаборатория нейронаук и поведения человека) в г Санкт-Петербург | Сбер. Data Analyst (Лаборатория нейронаук и поведения человека). 24 июля 2026 • г Санкт-Петербург • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Дата-сайентист. Мы исследовательское подразделение, которое отвечает в Сбере за «человека»: поведение, психология, тренды, изменения, особенности восприятия и мышления. Мы работаем со всей экосистемой, помогаем улучшать клиентский опыт, самочувствие и эффективность сотрудников, качество интерфейсов, метрики продукта, маркетинга и формировать стратегию. В нынешних реалиях высокой неопределенности наша работа особенно актуальна. Наша команда реализует поставленные задачи с помощью поведенческих исследований – качественных, количественных, аналитических с использованием больших данных
• Мы ищем человека, который имеет большой опыт в анализе данных, глубокий интерес к поведенческой аналитике и которому хочется делать нестандартные исследовательские проекты для топ-команды Сбера. Нам нужен человек, которому интересно на большом массиве информации находить интересные связи и генерить гипотезы о контексте и поведении клиента. Человек, к которому можно прийти с запросом на интерпретацию того или иного явления в данных, генерацию гипотез по определению нужного параметра или формирование расширенной аналитики по продукту или поведению клиента за требуемый период в связке с новостным контекстом / выпуском продуктов Банка. Наш стек. Core / Data: Python, pandas, NumPy, PySpark, SQL, Jupyter. Big Data & Infra: Spark, HDFS, Hive/Spark SQL, Parquet, bash/CLI

Задачи

• разобраться в предметной области и методологии психотипирования, принятой в Лаборатории
• проверять гипотезы (совместно с методологами лаборатории), визуализировать результат
• выявлять и визуализировать аномалии/экстремумы/особенности данных
• получение, подготовка и очистка дата-сета для исследования
• документирование разрабатываемых решений (На уровне хранения знаний для синхронизации DS команды)
• взаимодействовать с командой, предлагать идеи по развитию проектов
• оптимизация PySpark (lazy evaluation, кэширование, партиционирование, broadcast join)
• ML: scikit-learn, CatBoost, XGBoost, Spark MLlib
• классификация, сегментация/кластеризация
• Оценка & интерпретация: метрики качества, feature importance, SHAP
• matplotlib/seaborn для визуализации
• LLM (по желанию / в перспективе): API (OpenAI и аналоги), локальные модели (Llama, Mistral), HuggingFace Transformers, промптинг и разметка данных
• Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером
• После отклика вам на почту придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в мессенджере
• Диалог займёт примерно 10 минут
• Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры

Требования

• опыт работы в роли исследователя данных от 2х лет
• знание SQL, Postgres, Python (Pandas, Numpy + Scipy, Matplotlib и т.д.) или R для анализа данных и визуализации
• владение и умение разрабатывать мультиагентные системы, навыки работы с LLM: промптинг, пайплайны, контроль качества выводов
• опыт статистической обработки результатов AB-тестов, анализа веб-аналитики
• опыт работы с системами событийной аналитики
• понимание BI-систем
• коммуникативные и аналитические навыки
• умение и желание полноценно разобраться в задаче, задавать вопросы, предлагать свои решения
• умение презентовать результат своей работы для разных целевых аудиторий: коллеги, миддл-менеджмент, топ-менеджмент
• простым языком – способность делать “читаемые” презентации с достаточным количеством, но не переизбытком информации
• ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!
• знание стека Hadoop/Hive/Spark и опыт работы с большими объемами данных

Будет плюсом

• опыт работы с реляционными и неструктурированными СУБД: Oracle, MS SQL, Teradata
• знания в области математической статистики и машинного обучения
• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов

Условия

• комфортный современный офис г. Санкт-Петербург в 7 минутах от метро Владимирская/Достоевская
• офисный формат работы 5/2 с 10:00 до 19:00
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• 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
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх 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.