Описание
Команда создаёт масштабируемую рекомендательную платформу, которая предлагает персонализированные рекомендации пользователям экосистемы Сбера. Платформа использует современные модели и решения для разных отраслей — от финансов и электронной коммерции до развлечений и здравоохранения.
Задачи
•Извлекать и обрабатывать большие объёмы данных с помощью SQL, Python и Spark для анализа воронки рекомендаций
•Строить дашборды, автоматизированные отчёты и визуализации в BI для продуктовых и ML-команд
•Проводить статистический анализ метрик retention, LTV и ARPU, выявлять корреляции и причинно-следственные связи
•Формировать гипотезы по рекомендациям, настраивать A/B-тесты и анализировать результаты с учётом p-value и uplift
•Оптимизировать пайплайны данных в Airflow, работать с логами и сырыми наборами данных
Требования
•Опыт в аналитике данных от 2 лет, в том числе с большими данными
•Свободное владение SQL, Python, Pandas, NumPy и Spark
•Опыт A/B-тестирования, сегментации пользовательской базы, когортного и регрессионного анализа
•Знание основ машинного обучения, включая кластеризацию и создание признаков
•Опыт работы с инструментами визуализации и построения дашбордов
•Самостоятельность, инициативность и аналитический склад ума
•Умение ясно представлять и аргументировать результаты своей работы
•Способность работать в быстро меняющейся среде и находить решения сложных задач
Будет плюсом:
•опыт в электронной коммерции или развлекательных потоковых сервисах
•опыт работы с рекомендательными системами или поиском
•опыт с Kafka и другими потоковыми платформами
•высшее образование в области IT, математики или Data Science
•навыки работы с генеративными моделями и AI-агентами
Условия
•Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
•Расширенная ДМС и льготное страхование для семьи
•Обучение для профессионального и карьерного развития
•Выгодная ипотека для сотрудников
•Подписка Прайм для совместного использования с тремя близкими
•Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду
•Корпоративная пенсионная программа
