Мы команда данных Казначейства Сбера и разрабатываем распределённое хранилище, которое используется для обеспечения ключевых бизнес-процессов Банка. Перед нами стоят амбициозные задачи, в том числе, связанные с внедрением AI и ML в управленческие и аналитические системы.
Проектирование витрин данных под задачи финансового анализа и моделирования.
SQL и работа с данными
Уверенное владение SQL(PostgreSQL)
Опыт написания сложных SQL-запросов (JOIN, CTE, подзапросы, оконные функции).
Понимание принципов оптимизации SQL-запросов.
Опыт работы с большими объёмами данных.
Big Data:
Опыт работы с Apache Spark (Spark SQL или PySpark).
Базовое понимание экосистемы Hadoop.
Понимание принципов работы HDFS.
Понимание партиционирования таблиц и особенностей хранения данных.
Моделирование данных и архитектура:
Понимание принципов построения витрин данных.
Опыт проектирования или доработки моделей данных.
Понимание ETL/ELT-процессов и жизненного цикла данных.
Аналитические навыки
Умение самостоятельно проводить анализ данных. Способность разбираться в существующих источниках данных и их взаимосвязях.
Хороший уровень владения инструментами для анализа данных (excel, pandas).