Data Analyst — СБЕР

В Центре робототехники Сбера мы собираем большие объёмы данных для обучения моделей управления роботами в сложных реальных условиях. Важно не только наращивать объём датасетов, но и понимать их состав, качество и динамику сбора, своевременно выявлять проблемы и улучшать процессы работы с данными. Мы ищем Data Analyst, который будет развивать аналитику и контроль качества датасетов: выявлять аномалии, сопровождать пайплайны фильтрации и приёмки данных, вести статистику сбора, строить дэшборды, а также формировать рекомендации для команд сбора и разметки.

Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!

• выявлять аномалии, несоответствия и другие проблемы в данных
• разрабатывать и развивать автоматические и полуавтоматические проверки качества данных
• участвовать в развитии пайплайнов фильтрации, валидации и приёмки данных
• строить дэшборды, визуализации и регулярную статистику по сбору, разметке, качеству и составу датасетов
• готовить отчёты по результатам проверок качества и анализу датасетов
• формировать рекомендации по улучшению сбора, разметки, фильтрации и приоритизации данных.

• 2+ года опыта в data analysis, data engineering, applied ML или близкой области
• уверенное владение Python: pandas/polars, numpy, visualization
• знание математической статистики и умение корректно интерпретировать результаты анализа
• умение анализировать мультимодальные данные: видео, временные ряды, текстовые данные
• умение писать поддерживаемый воспроизводимый код, работа с git
• знание SQL и опыт работы с таблицами, метаданными
• базовое понимание ML и жизненного цикла данных для обучения моделей
• хорошая письменная коммуникация для отчетов и постановки задач смежным командам
• проактивность и способность доводить наблюдение в данных до конкретного улучшения процесса.

Будет плюсом:

• опыт с annotation QA, data curation, anomaly detection или quality scoring
• опыт обучения ML/DL моделей
• опыт работы с большими датасетами и распределёнными системами
• опыт автоматизации регулярной обработки данных
• навыки работы с генеративными AI-моделями
• опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

• офисный формат работы, адрес офиса Автозаводская 23а к2
• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте
• 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.