Опубликовано 4 дня назад
Аналитик в ПАО Сбербанк Москва
Аналитик для работы над стратегическим проектом — мультиагентной системой иерархического графа причинно-следственных связей в бизнесе клиента. Нужен опытный Data Engineer для проектирования ETL-пайплайнов, интеграции данных в векторные и графовые БД, поддержки RAG-систем и ИИ-агентов.
Задачи:
- проектирование и разработка ETL/ELT-пайплайнов для обработки и трансформации табличных и событийных данных компании
- интеграция и загрузка данных в векторные, графовые и документные базы данных (в том числе для поддержки RAG-систем и ИИ-агентов)
- проектирование алгоритмов трансформации данных, расчет и поддержка аналитических витрин, обеспечение качественными данными процессов создания ML-моделей, RAG и ИИ-агентов
- организация регулярной поставки данных в Лабораторный контур для ad-hoc исследований и обучения моделей
- вывод в промышленный контур (Production) ETL-пайплайнов, витрин данных и компонентов для ИИ-сервисов
- профилирование, анализ сырых данных и оптимизация вычислительных процессов (настройка очередности расчетов, тюнинг запросов)
- мониторинг работы витрин и пайплайнов: анализ логов и метрик, оперативное выявление и решение проблем в ПРОМ-среде
- взаимодействие с командой сопровождения Hadoop/Spark кластера и разработчиками Core-сервисов для повышения надежности инфраструктуры, настройка процедур регулярного контроля качества данных (Data Quality) и автоматизация поставок
Требования:
- опыт работы в роли Data Engineer от 2 лет
- уверенное знание Python (ООП, структуры данных, алгоритмы) и библиотек для анализа/обработки данных
- отличное знание SQL, навыки оптимизации запросов
- понимание процессов ETL/ELT, опыт построения пайплайнов для табличных и событийных данных
- опыт работы с Big Data стеком: Hadoop, Apache Spark (PySpark, Spark+Scala), глубокое понимание структур данных, форматов хранения (Parquet, JSON, CSV, YAML)
- знание паттернов моделирования DWH, понимание концепций OLTP, OLAP, ACID, теоремы CAP, понимание специфики работы с векторными, графовыми и документными СУБД (опыт интеграции будет огромным плюсом)
- опыт вывода решений в промышленный контур
- уверенное владение Git, понимание принципов CI/CD и DevOps-практик, опыт работы с оркестраторами (Airflow) и системами мониторинга
- понимание основ машинного обучения, опыт работы с LangChain/LangGraph (базовый уровень для понимания потребностей ИИ-команды), опыт подготовки и согласования технической документации (Confluence, Jira)
Условия:
- комфортный современный офис г. Москва Вавилова 19
- гибридный формат работы
- ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- система обучения для профессионального и карьерного развития
- расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи
- программа ипотеки для сотрудников
- бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбер
Навыки:
- Python
- SQL
- ETL
- ELT
- Hadoop
- Apache Spark
- PySpark
- Scala
- Parquet
- JSON
- CSV
- YAML
- DWH
- OLTP
- OLAP
- ACID
- CAP
- Git
- CI/CD
- Airflow
- LangChain
- LangGraph
- Confluence
- Jira
Эту вакансию мы нашли в sber
ПС
ПАО Сбербанк
Москва
Похожие вакансии
Это единственная вакансия по вашему фильтру
Не то, что искал?