Инженер данных

Чем предстоит заниматься:

• Проектирование и разработка витрин и потоков данных на основе потребностей data scientist-ов, campaign менеджеров CRM, бизнес-пользователей
• Анализ исходных данных в различных системах и форматах для решения бизнес-задач (оценка структуры, качества, полноты и применимости данных);
• Проектирование , прототипирование аналитических витрин данных и витрин для применения моделей машинного обучения;
• Расчет сложных аналитических показателей в витринах данных;
• Проектирование витрины для мониторинга моделей машинного обучения;
• Проработка интеграции с внешними системами
• Мониторинг и оптимизация процессов загрузки, преобразования данных и сборки витрин;
• Контроль качества загружаемых данных, разработка автоматизированных инструментов для оценки качества данных;
• Осуществление поддержки разработанных пайплайнов сборки витрин;
• Разработка инструментов для автоматизации рутинных задач, связанных с обработкой данных;
• Разработка и поддержка сопроводительной документации и спецификаций данных, развитие и поддержка базы знаний по вопросам работы с данными;
• Предоставление экспертной поддержки внутренним потребителям (data analysts, data scientists) по вопросам, связанным с использованием данных.

Что мы предлагаем:

• Стабильная заработная плата и годовое премирование;
• Офис в шаговой доступности от м. Цветной бульвар
• Удобный график работы 5/2 с 9.00 до 18.00;
• Гибридный формат работы;
• Оплачиваемый отпуск, ДМС (включая стоматологию), страхование при выезде за рубеж;
• Бесплатную круглосуточную поддержку юриста, психолога, врача телемедицины и финансового консультанта;
• Корпоративные мероприятия для сотрудников и их детей;
• Специальные акции от компаний-партнеров;
• Программы признания особых достижений сотрудников;
• Участие в спортивных командах МКБ по мини-футболу, хоккею, кибер спорту и др.;
• Участие в благотворительных и социально значимых активностях.

Какие навыки потребуются?

• Опыт создания инфраструктуры для обработки данных;
• Знание SQL на продвинутом уровне (аналитические функции, подзапросы, хранимые процедуры, оптимизация производительности);
• Опыт работы с реляционными базами данных (Postgres/Greenplum/Oracle/Teradata)
• Опыт контейнеризации приложений и работы с Docker;
• Знание основных понятий и концепций из области Data Warehouse.
• Опыт работы с большими объемами данных с использованием стека технологий Big Data , понимание принципов работы модели распределенных вычислений будет преимуществом
• Знание розничного банковского бизнеса является преимуществом ​​​​​​​​​