Стажер Data Analyst

Мы - команда, создающая комплексную систему противодействия мошенничеству и обеспечивающая online/offline безопасность миллионов клиентов банка 24/7/365, предоставляя инструменты собственной разработки для: * Построения графа связей (позволяет проанализировать не только объекты и их свойства, но также их связи с другими объектами различных уровней и характеристик и применяется для получения дополнительных знаний об объекте за счет извлечения знаний о его окружении, выявления наиболее значимой информации, центров влияния, групп связанных объектов, цепочек) * Геопространственой аналитики: анализа локаций, построения маршрутов и тепловых карт * Выявления и анализа попыток мошенничества и иных отклонений * ·Портфеля технологичных сервисов накопления и обработки больших объемов данных со сложной структурой Мы находимся на передовой технологических инноваций, соединяя возможности ИИ, современные технологии и потребности общества. Наше направление AI-трансформации — это стратегическая инициатива по интеграции LLM-агентов и мультиагентных систем в собственную аналитическую платформу: * AI-решения для глубокого анализа данных * Набор AI Tools, дающих агентам доступ к инструментам и сервисам платформы * Собственная no-code/low-code платформа для оркестрации AI-агентов и автоматизации рабочих процессов * Интеграция с внутренними LLM-шлюзами и средами исполнения агентов * RAG-системы для работы с корпоративными базами знаний и методологиями Место работы: г Москва Требуемый опыт: Без опыта Обязанности: * Анализ источников данных * Обеспечение прозрачности и точности в сборе данных, отчетности и визуализации * Внедрение новых интеграций и аналитических методик * Компиляция данных из различных источников * Создание ETL-процессов Требования: * Знание SQL: сложные запросы, аналитически функции, понимание физической реализации join’ов, оптимизация производительности запросов * Опыт создания читабельных Jupyter-ноутбуков * Знакомство с основными аналитическими библиотеками Python (pandas, numpy, scipy, statsmodels, pychart) * Понимание принципов организации хранилищ данных, подходов к проектированию логической и физической моделей * Опыт работы в GIT Будет плюсом * Знания экосистемы Hadoop: HDFS, Spark, Scala * Понимание основ математической статистики и теории вероятностей, умение применять их при решении аналитических задач * Опыт принятия продуктовых решений на основании данных; * Знание базовых ML-подходов и DG (data governance) * Опыт написания технической документации Условия: * Инновационные, амбициозные проекты и задачи, которые развивают: всегда есть возможность прокачать свои навыки в работе и профессионально расти * Среда для обмена знаниями – высокая экспертиза внутри команды * Сплоченную команду, работающую над общими задачами и умеющая хорошо отдыхать * Нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем создавать и поддерживать корпоративные комьюнити по интересам * Стабильную заработную плату и приятный годовой бонус * Современный IT-офис вблизи Москва-Сити в пяти минутах от метро "Кутузовская", с фитнес залом