Команда Data Science Департамента по работе с проблемными активами развивает технологии урегулирования и розничного сбора. Мы создаём модели ранжирования, модели Next Best Action, применяем LLM (GigaChat) и мультиагентные решения. Все наши сервисы проходят регулярные A/B тесты и работают в ПРОМ контуре во всех территориальных банках Сбера.
Обязанности
• Проектировать и разрабатывать ETL/ELT пайплайны (batch и stream) для данных, питающих ML модели и витрины отчётности
• Интегрировать данные из Kafka, REST API, реляционных БД (PostgreSQL/Greenplum) и внешних сервисов
• Деплоить код в Docker/Podman контейнерах
• Разрабатывать REST/HTTP сервисы на Python (FastAPI, Банковские фреймворки) для доставки данных
• Участвовать в code review, дизайне решений и обмене экспертизой внутри команды.
Требования
• 1+ год коммерческого опыта в роли Data Engineer / Backend разработчика.
• Уверенный Python (пакеты pandas, numpy, pyarrow и др.) + опыт написания REST API (FastAPI/Flask)
• Понимание SQL и опыт работы с аналитическими СУБД
• Понимание принципов работы брокеров сообщений (Apache Kafka)
• Уверенное владение Linux/Ubuntu, Docker; понимание принципов контейнеризации и CI/CD
• Работа с системами контроля версий (Bitbucket) и таск-трекерами (Jira).
Условия
- Формат: комфортный офис Сбера в Москве (Кутузовский проспект), график 5/2. Возможен гибридный формат
- фултайм офис, гибкое начало дня
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- ипотека для сотрудников выгоднее до 4%
- бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
