Вакансия: Data Analyst (Anti-Fraud)
Зарплата: руб.
Форма занятости:
Метод работы:
Полный рабочий день
Задачи: Сегодня мошенничество в нашей стране приобретает масштабы национального бедствия – ежегодно это миллиардные потери граждан. В Сбере обеспечение безопасности денежных средств клиентов является одним из приоритетных направлений, и уже на протяжении нескольких лет Банк успешно справляется со всеми вызовами в сфере социальной инженерии. За 2025г. предотвращено мошенничество на сумму более 368 млрд руб. Для защиты своих клиентов Сбер использует уникальную систему фрод-мониторинга, которая выявляет 99,9% всех попыток мошенничества. Обязанности Анализ данных и расследование: Ежедневный мониторинг и анализ больших объемов транзакционных данных для выявления аномалий и паттернов мошенничества. Глубокое расследование инцидентов мошенничества: восстановление цепочки событий, анализ причин и ущерба. Формирование и проверка гипотез о новых схемах мошенничества. Работа с данными: Написание сложных SQL-запросов для извлечения, агрегации и анализа данных из различных источников (транзакции, клиентские профили, сессионные данные). Визуализация проверенных гипотез и выявленных зависимостей Оптимизация процессов: Постоянный анализ эффективности существующих алгоритмов антифрод системы и предложение конкретных шагов по их улучшению. Снижение уровня ложных срабатываний (False Positive Rate) без ущерба для уровня детекции. Требования Продвинутый SQL: Обязательное требование. Кандидат должен уметь писать сложные запросы (оконные функции, подзапросы, JOIN) для извлечения и агрегации больших объемов данных из различных источников. На что обратить внимание в резюме: Указание конкретных проектов, где использовался SQL, или готовность выполнить тестовое задание. Язык программирования: Опыт работы с Python (библиотеки: Pandas, NumPy, Scikit-learn) для анализа данных и построения прототипов моделей. Или R. Базы данных: Понимание принципов работы реляционных СУБД (например, PostgreSQL, Oracle). Работа с современными AI-инструментами: Обязательно: Практический опыт использования языковых моделей (таких как ChatGPT, GigaChat, DeepSeek и т.п.) для решения рабочих задач (написание кода, анализ текста, генерация идей, поиск информации). Это ключевой навык для повышения эффективности. Гипотезо-ориентированный подход: Способность не только находить аномалии, но и формулировать, а затем проверять гипотезы о возможных случаях мошенничества. В резюме могут быть указаны примеры: "разработал гипотезу о [схеме мошенничества], что позволило выявить X случаев". Условия формат работы - 5/2 офис инновационные, амбициозные проекты и задачи проекты, которые развивают: всегда есть возможность прокачать свои навыки в работе и профессионально расти среда для обмена знаниями – высокая экспертиза внутри команды нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем создавать и поддерживать корпоративные комьюнити по интересам сплоченный коллектив, работающий над общими задачами и умеющий хорошо отдыхать стабильную заработную плату и годовой бонус ДМС современный IT-офис вблизи Москва-Сити в пяти минутах от метро "Кутузовская", с фитнес залом.
Образование:
Не указано
Контакты:
Для просмотра контактов необходимо авторизоваться на сайте.
Войти
