- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Middle Data Analyst
Оценка ИИСбер — это отличная площадка для профессионального роста с сильной инженерной культурой и доступом к уникальным объемам данных. Работа в офисе может быть минусом для тех, кто предпочитает удаленку, но стабильность и масштаб компании компенсируют это.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует уверенного владения инструментами Big Data (PySpark, Hadoop) и глубоких знаний математической статистики. Уровень Middle предполагает наличие практического опыта работы с ML-моделями и сложными SQL-запросами.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата для Middle Data Analyst в Москве обычно находится в диапазоне от 180 000 до 280 000 рублей. Сбер традиционно предлагает конкурентные условия, соответствующие рыночным ожиданиям для финансового сектора.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Сбер Банк уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Сбера и развивайте аналитические решения в крупнейшем банке страны через Runello-бот!
Описание вакансии
Middle Data Analyst
Грейд: Middle
Стек: SQL, Python, Machine Learning, Statistics, Probability Theory, PySpark, Hadoop, Spark
Сбер Банк — крупнейший российский финансовый конгломерат, предоставляющий широкий спектр банковских услуг для частных лиц, малого бизнеса и корпоративных клиентов.
Откликнуться через Откликнуться ↓
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Machine Learning
- SQL
- Statistics
- PySpark
- Hadoop
- Spark
- Probability Theory
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков работы с большими данными и понимания архитектуры Spark.
Расскажите о различиях между трансформациями и действиями (actions) в PySpark и как работает ленивое вычисление?
Оценка глубины знаний SQL для аналитических задач.
В чем разница между оконными функциями RANK(), DENSE_RANK() и ROW_NUMBER()? Приведите примеры использования.
Проверка математической базы, необходимой для анализа данных.
Как вы проверяете статистическую значимость результатов при проведении A/B тестов? Какие критерии используете?
Оценка практического опыта в машинном обучении.
Как вы боретесь с переобучением модели и какие метрики качества наиболее важны для банковского скоринга?
Проверка навыков работы с экосистемой Hadoop.
