Вступить в клуб →
← К вакансиям
Сбер. IT72/100

Data analyst (Индийский проект)

Опубликовано: 27 октября 2026
middlehybridData-аналитикаfulltimeМоскваrusqlpostgresqlpythonpandasmatplotlibsklearnhadooppysparkbiанализ данныханглийский языксбор требований
Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →

Вакансия опубликована на hh.ru — открыть оригинал ↗

Похожие вакансии

Все вакансии →
Сбербанк России, ПАОМосква, Россияonsitefulltimesenior68

Аналитик данных

Аналитик данных в команду аналитики клиентского опыта и обслуживания КИБ Сбербанка. Задачи: исследование данных о клиентской базе и метриках, написание сложных SQL/Python/PySpark-запросов, создание скриптов регулярных выгрузок и прототипов витрин данных, ad-hoc аналитика и сбор бизнес-требований. Требуется уверенный SQL (оконные функции, CTE, оптимизация), Python для больших данных, опыт с Hadoop/Spark; знание Scala — плюс.

ad-hoc аналитикаaiai-инструментыbiclickhousedax+34
1 октября 2026от 92 000 RUB
Сбер. ITМоскваonsitefulltimesenior82

Senior Data Analyst

Аналитик данных в команду профиля клиента — физического лица в Сбере: работа с большими данными в Hadoop, проверка гипотез и A/B-тесты, разработка дашбордов в BI, подготовка выводов и рекомендаций для продуктовых команд и руководства. Требуется продвинутый SQL, опыт с Hadoop/Spark, Python для анализа данных и знание статистики.

sqlhadoopsparkpysparkpythonpandas+6
28 октября 2026
KoronatechНовосибирск, Россияhybridfulltimemiddle78

Data Analyst

Команда ML в Koronatech ищет специалиста для работы над внутренними проектами: кредитный скоринг, поиск аномального и мошеннического поведения, идентификация пользователей. Задачи включают обработку сырых данных, построение пайплайнов, обучение и валидацию моделей, проведение A/B-тестов и разработку отчётности. Требуется опыт в ML/статистике от 1,5 лет, уверенный Python (pandas, numpy, sklearn), SQL, Linux и Git.

pythonsqlpandasnumpysklearnmatplotlib+6
28 октября 2026
RWB (Wildberries и Russ)Москва, Россияremotefulltime78

Аналитик данных в команду аналитики ценообразования

Анализ ценообразования и скидочных механик маркетплейса: оценка влияния цен и скидок на продажи, выручку и маржинальность, проверка гипотез и продуктовые исследования. Работа с большими объёмами данных на стеке SQL (ClickHouse, Trino, PostgreSQL), Python (Pandas, PySpark), Airflow и BI-дашбордами, подготовка рекомендаций для бизнеса.

sqlpythonclickhousepostgresqltrinopandas+6
22 октября 2026