Перед нашей командой стоит амбициозная задача по реализации стратегии омниканального взаимодействия с клиентами в контексте продвижения продуктов Банка и Экосистемы. Цель – уйти от классических кампаний продаж и рекламы к клиентоцентричному взаимодействию. Мы хотим удовлетворять потребности клиента в комфортном для него режиме подходящими для его жизненной ситуации продуктами, а также минимизировать рекламное давление. Наш сложный и интересный проект находится на стыке бизнеса и ИТ. Ждем заряженных профессионалов, готовых создавать новый клиентский опыт!
Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!
Обязанности
- проектирование и разработка ETL/ELT потоков на базе Hadoop, SPARK
- сопровождение релиза по всему циклу и написание релизной документации
- загрузка, очистка и трансформация больших объемов данных из различных источников в рабочую область (платформы GreenPlum и Hadoop, Kafka)
- анализ данных по клиентам и кампаниям
- проведение исследований новых источников данных для улучшения качества персонализации предложений
- мониторинг и оптимизация процессов загрузки, преобразования данных и сборки витрин
- контроль качества загружаемых данных, разработка автоматизированных инструментов для оценки качества данных
- участие в анализе требований, оценке трудоёмкости задач и планировании релиза совместно с командой.
Требования
- опыт работы в качестве Data Engineer / MLE от 1 года
- знание SQL на продвинутом уровне (аналитические функции, подзапросы, хранимые процедуры, оптимизация запросов)
- отличное знание Python/Scala и библиотеки pySpark
- знание основных понятий и концепций Data Warehousing и Big Data
- опыт разработки ETL-процессов
- опыт работы с большими объемами данных, построения хранилищ и витрин данных
- опыт работы со стеком технологий Big Data (Hadoop, Spark, Hive/Impala, Kafka)
- понимание принципов DevOps и опыт участия в процессах автоматизации сборки, тестирования и развёртывания
- ответственное отношение к выполнению задач, желание профессионально расти и развиваться.
Будет плюсом:
- навыки работы с генеративными AI-моделями
- опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
- опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
- инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Условия
- офисный формат работы, адрес офиса Кутузовский пр. 32 к.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.
