О команде
В департаменте стратегии команда из 5 человек. Ищем аналитика, который вышел за рамки поиска в Google и работы «в чате с нейросетью»: умеет собирать разнородные первоисточники, превращать их в структурированную базу и выводы с проверяемыми ссылками — и автоматизирует этот процесс.
Обязанности
•Собирать и структурировать первоисточники: корпус по рынкам, компаниям и регулированию — официальные публикации, статистика ЦБ РФ и Росстата/ЕМИСС, Спарк-Интерфакс, Гарант / КонсультантПлюс, Скан-Интерфакс, отчётность компаний
•Парсинг документов (PDF -> Markdown/JSON), извлечение структурированных данных через LLM (GigaChat API, JSON Schema), мониторинг изменений источников
•Строить систему знаний: база на Markdown + YAML под git, единые словари и таксономии, метаданные, поиск по корпусу (RAG: эмбеддинги, гибридный поиск), регламент проверки качества данных
•Автоматизировать: Python (pandas, DuckDB/SQL), скрейпинг (Scrapy / Playwright), оркестрация (n8n / Airflow), версионирование промптов и схем
•Каждый ручной процесс — кандидат на автоматизацию
•Анализировать и структурировать выводы: деревья гипотез и драйверов (MECE), decision analysis, финансовые модели в Excel; выводы по пирамиде «ответ -> аргументы -> данные» в записках и презентациях для руководства
•Держать стандарт достоверности: факт, допущение и суждение разделены; каждое суждение прослеживается до ссылки; ключевые утверждения подтверждены двумя независимыми источниками; уровень уверенности назван
Требования
•1-3 года в research-, стратегической или data-аналитике: консалтинг, аналитический центр, корпоративная стратегия, investment research
•Python для данных и текстов (pandas, работа с API, скрипты сбора) и SQL
•Уверенный Excel, включая чтение чужих финансовых моделей
•Практика с LLM за пределами чата: промпт-цепочки, структурированное извлечение, RAG-поиск по документам; понимание, где модель ошибается и как это проверять
•Desk research с дисциплиной: первичные источники приоритетнее вторичных, воспроизводимый лог поиска (запрос, дата, ссылка), правило двух источников
•Структурирование: пирамида Минто, MECE, деревья гипотез; вывод на страницу за 2-3 часа из 5-10 разнородных источников
Будет плюсом
•Опыт построения баз знаний, парсеров, мониторинга источников: Obsidian, git, n8n, Docling
•Знакомство с BABOK (document analysis, root cause analysis, data dictionary) или DAMA (измерения качества данных)
•Опыт с on-prem LLM: GigaChat Enterprise, vLLM / Ollama
Условия
•Стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников
•Официальное оформление
•Расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для близких
•Корпоративное обучение в Виртуальной школе Сбера
•Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
•Корпоративная пенсионная программа
•Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный ⅓ ключевой ставки ЦБ
