Data Engineer

Ищем самостоятельного дата-инженера для развития потоков данных в прикладном _Legal_-домене. Вам предстоит строить надежные пайплайны от источников до автоматизированных систем-получателей.

Обязанности

• cбор, анализ и формализация требований от бизнес-технологов (БТ) и владельцев продуктов юридического блока
• поиск, исследование и подключение новых источников данных внутри КАП под задачи правового департамента
• выполнение разовых (Ad-hoc) запросов по заявкам бизнеса для проработки требований, точечного анализа юридических метрик или поиска аномалий в данных
• разработка ETL -процессов на Scala (Apache Spark 3.2+) с последующей пакетной доставкой подготовленных витрин данных в смежные автоматизированные системы (АС)
• оптимизация производительности SQL-запросов к данным уровня HOF (Head of Function, сложные CTE, оконные функции, партиционирование) и Scala-кода
• обеспечение стабильности работы продуктивных потоков: разбор инцидентов третьей линии поддержки (L3), восстановление целостности данных после сбоев, работа с логами YARN/HDFS
• взаимодействие с командами DevOps для настройки CI/CD пайплайнов доставки кода и оркестрации задач
• ведение технической документации в Confluence и управление задачами в Jira.

Требования

• опыт работы Data Engineer от 2–3 лет
• уверенное владение Apache Spark (версии 2.x или 3.x). Обязательно знание Scala как основного языка разработки трансформаций
• Глубокое понимание архитектуры экосистемы Hadoop (YARN, HDFS, Hive Metastore)
• экспертный уровень SQL: свободное использование оконных функций (ROW_NUMBER, RANK, LAG/LEAD), сложных джоинов и вложенных запросов
• навык анализа требований бизнеса и перевода их на язык технических спецификаций
• практический опыт расследования и устранения последствий инцидентов L3 в продуктивной среде больших данных
• самостоятельность: умение декомпозировать задачу, оценить сроки и довести ее до релиза без микроменеджмента
• знакомство с инструментами DevOps и практиками CI/CD применительно к доставке Spark-приложений
• будет плюсом: опыт использования AI-инструментов в разработке (LLM-ассистенты для написания и ревью кода, агенты для автоматизации рутинных операций, инструменты автодополнения вроде GitHub Copilot)

Будет плюсом:

• опыт работы с данными в финансовом секторе, ритейле или телекоме; знакомство со специфическими юридическими источниками
• навыки работы с генеративными AI-моделями.

Условия

• формат работы офис, локация офиса ул Вавилова д.19
• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• 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.