BI-аналитик

Мы занимаемся развитием аналитического контура для управленческой отчетности рисков: строим витрины данных, анализируем кредитный портфель и риск-метрики, автоматизируем отчетность с использованием BI-инструментов и развиваем AI-агента для работы с аналитическими запросами. Команда работает на стыке риск-аналитики, данных и внутренних AI-инструментов. Техстек: SQL, Python, pandas, PySpark, Apache Spark, Hadoop/HDFS, BI-инструменты, PostgreSQL / ClickHouse. Место работы: г Москва Требуемый опыт: От 3 до 6 лет Обязанности: * Разработка дашбордов "с нуля" в BI системе "Навигатор" (внутренее решение банка); * Взаимодействие с контрагентами, анализ и формирование требований к отчетам; * Разработка аналитических витрин по кредитному портфелю и риск-метрикам; * Работа с данными с использованием SQL, Python и PySpark; * Проверка качества данных, корректности расчетов, аналитических гипотез и ответов AI-агента; * Участие в развитии AI-агента для работы с отчетностью и аналитическими запросами; * Подготовка аналитических выводов для бизнеса и взаимодействие с бизнес-заказчиками, разработчиками и владельцами данных. Требования: * Опыт работы BI-аналитиком от 3 лет в банковском, финтех-сегменте, риск-, продуктовой или портфельной аналитике; * Опыт разработки дашбордов в Power BI (DAX, Power Query) / Tableau / DataLens; * Знание циклов BI-разработки: Понимание ETL-процессов, принципов работы с хранилищами данных (DWH); * Опыт разработки аналитических витрин или регулярных отчетных слоев данных; * Уверенный SQL: сложные запросы, join, CTE, оконные функции, агрегации, оптимизация тяжелых запросов; * Python для анализа данных: pandas, numpy, обработка больших таблиц, автоматизация расчетов и проверок; * Опыт работы с PySpark / Apache Spark: DataFrame API, агрегации, join, partitioning, работа с parquet-данными; * Умение описывать бизнес-логику расчетов и проверять корректность данных; * Умение проверять корректность расчетов, данных и аналитических выводов; * Отличные коммуникативные навыки, умение работать с кросс-функциональными командами и доносить сложные идеи до нетехнических специалистов. Будет плюсом: * Интерес к LLM, text2sql и AI-агентам; * Опыт работы с Hadoop/HDFS, Hive или другими Big Data-инструментами; * Знание статистики, принципов математического моделирования и проверки гипотез; * Опыт автоматизации аналитической отчетности на Python; * Опыт с PostgreSQL / ClickHouse или другими MPP/Big Data-хранилищами. Условия: * Комфортный современный офис: Кутузовский проспект 32 * Офисный формат работы * Ежегодный пересмотр зарплаты, доход формируется из окладной части и годовой премии * Корпоративный спортзал и зоны отдыха * Более 400 образовательных программ СберУниверситета для -профессионального и карьерного развития * Программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций) * 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.