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.