О проекте:
Мы разрабатываем и внедряем DS-модели и AI-агентов в Департаменте по работе с проблемными активами (NPL). Мы понимаем, что их эффективность напрямую зависит от фундамента — качественно проанализированных, подготовленных и высокопроизводительных данных.
Обязанности
- релевантный опыт работы от 3 лет на позиции Data-аналитика или Аналитика DWH
- технический стек: экспертное владение Scala API для работы с DataFrame Apache Spark. Оптимизация производительности (Performance Tuning), глубокое понимание этапов оптимизации Catalyst, выявление и устранение data skew.
- опыт реализации проектов исключительно на Scala API DataFrame Apache Spark без использования SQL.
- разработка с применением инструментов генеративного ИИ.
- навыки анализа: опыт обработки больших объёмов неструктурированных данных
- проектирование: навыки моделирования данных (знакомство с подходами Data Vault, Dimensional Modeling) и проектирования высоконагруженных систем
- ML-компетенции: практический опыт участия в проектах внедрнения ML-моделей и понимание жизненного цикла их разработки
- инструменты командной работы: владение системами контроля версий (Git), участие в код-ревью
- бизнес-контекст: умение понимать бизнес-задачи и транслировать их в технические требования к данным.
Будет плюсом:
- опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов.
Требования
- релевантный опыт от 3 лет на позиции Data-аналитика/Аналитика DWH с фокусом на разработку production-ready решений
- экспертное владение Scala API для работы с DataFrame Apache Spark. Опыт реализации проектов исключительно на Scala без использования SQL
- глубокое понимание этапов оптимизации Catalyst, умение читать планы выполнения (Explain) и проводить Performance Tuning
- практический опыт участия во внедрении ML-моделей и уверенное знание этапов их жизненного цикла (от подготовки данных до мониторинга)
- навыки проектирования высоконагруженных систем и знакомство с архитектурными подходами Data Vault или Dimensional Modeling
- уверенная работа с большими объемами неструктурированных данных и применение инструментов генеративного ИИ для автоматизации задач
- высшее техническое образование, владение Git и опытом прохождения код-ревью.
Будет плюсом:
- опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов.
Условия
- офисный формат работы: г. Москва, Кутузовский проспект, д. 32, к.1
- ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
- более 400 образовательных программ в СберУниверситете для твоего развития
- спортзал и зоны отдыха
- расширенный ДМС, льготное страхование для семьи
- 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
- срочный трудовой договор.
