Senior Data Analyst

Навыки

• A/B-тесты
• Agile
• AI-агенты
• AI-инструменты в работе
• Bash / shell
• BI-инструменты
• Big Data

О компании и продукте

• Технологии/инструменты SQL Python Git Jira Linux Confluence Agile QA Bash Ищем Senior Data analyst в команду разработки прикладных сервисов СберБизнес. В рамках нашего проекта мы реализуем задачи по увеличению вовлечённости клиентов ДБО с использованием технологий искусственного интеллекта и автоматизируем ключевые процессы бизнеса с помощью передовых инструментов GenAI
• Мы постоянно расширяем функциональность сервиса, улучшая пользовательские сценарии и повышая эффективность внутренних процессов. Присоединяйтесь к команде, где ваш вклад станет частью истории успеха одного из крупнейших финансовых институтов страны

Задачи

• разрабатывать и внедрять кастомные метрики оценки ответов агентов: точность, полнота, непротиворечивость (включая LLM-as-a-judge)
• Проводить структурный анализ ошибок (error analysis): выявлять паттерны галлюцинаций, сбоев логики, деградации качества
• планировать и проводить A/B-эксперименты: сравнивать версии промптов, архитектур агентов и модели
• интерпретировать результаты
• генерировать синтетические датасеты (диалоги, запросы, эталонные ответы) для тестирования и улучшения агентов
• искать слабые места в работе агентов, вырабатывать и обосновывать решения по их устранению
• формализовывать требования к качеству и передавать метрики в команду глобального мониторинга платформы
• готовить аналитические отчёты и презентовать команде выводы: не просто цифры, а конкретные рекомендации
• работать с ad-hoc запросами: оперативно доставать данные, проверять гипотезы, разбирать инциденты

Требования

• хорошее знание математической статистики, теории вероятностей и дизайна экспериментов (A/B-тесты, статзначимость)
• опыт работы аналитиком данных от 1 года
• продвинутое знание SQL
• уверенный Python для анализа и визуализации данных (pandas, NumPy, SciPy, matplotlib)
• опыт проведения исследований: проверка гипотез, оценка результатов, формулировка actionable-выводов
• понимание устройства мультиагентных систем или сложных LLM-пайплайнов (оркестрация, цепочки вызовов, RAG)
• Как преимущество
• понимание принципов работы рекомендательных или ранжирующих систем и методов их оценки
• знакомство с Big Data-стек (Hadoop, Spark)
• опыт работы с Git, bash/Linux, инструментами разработки (Jira, Confluence)
• опыт в банковской сфере или fintech-проектах
• опыт работы с векторными базами данных
• опыт работы с LLM-фреймворками для оркестрации агентов (LangChain, AutoGen, CrewAI, LlamaIndex)
• системный опыт промпт-инжиниринга: управление структурой ответа (JSON), цепочками рассуждений, длиной контекста

Условия

• удобный офис на Кутузовском пр-кт д. 32к1
• гибридный формат работы
• регулярный пересмотр заработной платы и возможность получения годовой премии
• доступ к более чем 400 образовательным программам СберУниверситета
• программу адаптации и поддержку наставника на первых этапах работы
• расширенную медицинскую страховку (ДМС) и выгодные условия страхования для членов семьи
• ипотечные программы для сотрудников
• бесплатные подписки СберПрайм+ и бонусы партнёров
• вознаграждения за рекомендации кандидатов
• Вас ждёт захватывающая работа в дружной команде профессионалов, ориентированных на применение лучших практик гибкой разработки (Agile)
• Проект успешно внедрён в промышленную эксплуатацию и ежедневно поддерживает критически важные процессы цифрового банкинга
• Наша цель — не просто автоматизация, а создание мультиагентной системы с точной маршрутизацией запросов клиентов
• Система семантически различает сотни смежных бизнес-сценариев, извлекает критическую информацию и подключает профильные GenAI-инструменты для выполнения операций
• Но самое интересное ещё впереди!

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.