Data Analyst (Anti-Fraud)

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.