Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой — после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него, диалог займёт примерно 10 минут
Команда реализует стратегию омниканального взаимодействия с клиентами для продвижения продуктов Банка и Экосистемы. Проект направлен на клиентоцентричное взаимодействие, подбор подходящих продуктов и снижение рекламного давления.
задачи
Проектировать и разрабатывать ETL/ELT-потоки на базе Hadoop и Spark;
Сопровождать релиз по всему циклу и писать релизную документацию;
Загружать, очищать и трансформировать большие объёмы данных из различных источников в рабочую область на платформах Greenplum, Hadoop и Kafka;
Анализировать данные по клиентам и кампаниям;
Проводить исследования новых источников данных для улучшения качества персонализации предложений;
Мониторить и оптимизировать процессы загрузки и преобразования данных, а также сборки витрин;
Контролировать качество загружаемых данных и разрабатывать автоматизированные инструменты для его оценки;
Участвовать в анализе требований, оценке трудоёмкости задач и планировании релиза совместно с командой.
требования
Опыт работы Data Engineer или MLE от 1 года;
Продвинутый уровень SQL: аналитические функции, подзапросы, хранимые процедуры и оптимизация запросов;
Отличное знание Python или Scala и библиотеки PySpark;
Знание основных понятий и концепций Data Warehousing и Big Data;
Опыт разработки ETL-процессов;
Опыт работы с большими объёмами данных, построения хранилищ и витрин данных;
Опыт работы со стеком Big Data: Hadoop, Spark, Hive/Impala и Kafka;
Понимание принципов DevOps и опыт участия в автоматизации сборки, тестирования и развёртывания;
Ответственное отношение к выполнению задач и желание профессионально расти и развиваться;
Будет плюсом навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт создания и использования AI-агентов, опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
условия
Офис на Кутузовском проспекте, 32, корпус 1;
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.
.svg)
