Data engineer

Вероятнее всего, работодатель уже нашел сотрудника. Вы можете найти похожие вакансии или перейти на страницу работодателя и найти другие похожие вакансии.

Наша команда занимается созданием аналитической платформы для анализа клиентского поведения в мобильном и веб-приложении. Платформа обеспечивает онлайн обработку данных, построение на лету базовых продуктовых отчетов, крэш-аналитику, а также детальную BI-аналитику выделенных сегментов.

Пользователи – внутренние клиенты Банка (владельцы продуктов, аналитики, UX-исследователи).

Реализован MVP приложения, который позволяет закрыть базовые потребности в аналитике у наших пользователей. Пилот на базе приложения Сбербанк Онлайн продемонстрировал востребованность у клиентов, открыл широкие горизонты развития: аналитика крэшей, источников дистрибуции мобильных приложений, хронометраж процессов, модуль для сотрудников колл-центра.

Мы в поиске Data Engineer для создания и поддержки витрин данных, использующихся для задач машинного обучения.

Нашими основными задачами являются дообогащение собранных данных информацией из бэковых систем, реализация вероятностных методов, позволяющих определить уникального клиента, реализация моделей прогноза поведения клиентов, детектирование аномалий.

Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI- рекрутером. После отклика вам на почту придёт приглашение пройти первичное интервью с ГиаРекрутером. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГиаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!

Обязанности

• поиск и анализ данных для задач машинного обучения
• участие в генерации новых фичей из данных
• создание витрин данных, ETL и сопровождение их вывода в пром
• контроль качества загружаемых данных
• сопровождение вывода готовых AI-моделей в пром.

Требования

• отличное знание SQL и понимание принципов СУБД
• знание python и библиотек работы с данными (numpy, pandas)
• опыт работы с Hadoop (Hive, Spark, HDFS)
• опыт работы с Clickhouse (разработка или администрирование)
• знание Git
• желательно знакомство с системами продуктовой аналитики – GA, Яндекс метрика, Amplitude.

Условия

• гибридный формат работы, г.Москва Кутузовский проспект 32Е
• годовой бонус и ежегодный пересмотр
• расширенный ДМС с первого дня + стоматология и льготное страхование для семьи
• корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях
• офис на Кутузовской с зонами отдыха и спортзалом
• 90 дней удаленной работы
• льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.