Сбер продолжает реализовывать масштабный проект по созданию технологической HR-платформы нового поколения (PaaS/SaaS).
Мы набираем команды под создание бизнес-сервисов, которые обеспечат автоматизацию всех бизнес-процессов полного цикла HR.
Проект создается с применением лучших практик компонентно-реактивного подхода, у нас совсем нет legacy и есть полная свобода в выборе инструментов.
У тебя будет отличная возможность не только расширить экспертизу команды, но и создать совместными усилиями успешный коммерческий продукт.
Первый этап отбора на эту вакансию - общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram.
Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача - уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры.
ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!
Обязанности
- разрабатывать и оптимизировать сложные SQL-запросы (оконные функции, рекурсивные CTE, динамический PIVOT)
- проектировать надежные DAG-пайплайны (в Airflow, dbt или аналогах), где каждый узел — это производный SQL-таблица или вьюха
- настраивать материализованные представления, партиционирование и индексы для ускорения работы с терабайтами данных
- проводить ревью кода коллег по SQL-стандартам (читаемость, производительность, безопасность).
- работать с сырыми данными из разных источников (CRMs, логи, API) — очистка, дедупликация, денормализация через SQL
- автоматизировать проверки качества данных (data quality tests) с помощью SQL-скриптов.
Требования
-
уверенное знание ANSI SQL (диалект PostgreSQL, ClickHouse, Snowflake, BigQuery или MS SQL — любой, но с пониманием отличий)
-
умение читать и писать тяжелые аналитические запросы, такие как:
-
WINDOW FUNCTIONS (ROW_NUMBER, LAG/LEAD, SUM OVER)
-
Рекурсивные WITH RECURSIVE
-
GROUP BY ROLLUP/CUBE
-
работа с JSON/Array внутри SQL
-
понимание внутреннего устройства БД: планы выполнения, EXPLAIN ANALYZE, разница между HASH JOIN, MERGE JOIN, NESTED LOOP
-
опыт оптимизации «тормозящих» запросов: рефакторинг подзапросов, замена OR на UNION, устранение сканов таблиц там, где нужен поиск по индексу
-
умение проектировать схемы: нормализация/денормализация, выбор типов данных, первичные/внешние ключи.
Условия
- гибридный формат работы
- ежегодный пересмотр зарплаты и годовую премию
- проект, не имеющий аналогов на российском рынке
- уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
- расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- бесплатную подписку СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
