«Единый Семантический Слой» (ЕСС) - единое облако данных.
Модель: Данные в ЕСС объединены в единую модель, имеют сквозную идентификацию объектов и размечены единой нормативно-справочной информацией.
Основные драйверы создания ЕСС: формирование регуляторной отчетности и миграция риск-инфраструктуры на данные единой корпоративной аналитической платформы.
Предметная область:
«ПКАП» – приложение корпоративной аналитической платформы
Модель данных: витрины данных формируются в базе данных PostgreSQL. Источниками служат другие автоматизированные системы (АС).
Визуализация и вывод: для представления витрин используется Qlik Sense.
Интеграция: обмен данными осуществляется через публикацию в топиках Kafka и интеграцию по REST API.
Основные драйверы: потребность бизнес-подразделений в управленческой отчетности.
Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в Сберчате, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры.
AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!
Обязанности
- работа с DWH, проектирование схем для хранения данных
- загрузка данных в DWH из различных источников (как внутренние БД, так и внешние аналитические платформы и т.д.)
- проектирование и разработка ETL процессов
- поиск ошибок и аномалий в данных, автоматизация проверок качества данных
- подготовка и поддержание в актуальном состоянии каталога метаданных
- разработка кода в соответствии с требованиями к предоставлению данных подотчетной предметной области единого семантического слоя
- ревью и оптимизация ранее разработанного (автосгенерированного) кода
- разработка и прогон автотестов на разработанный/доработанный код
- подготовка дистрибутивов и описания в соответствии с требованиями оформления Банка
- участие в проектировании логической модели данных.
Требования
- опыт работы в роли разработчика в проектах по разработке и/или модификации и/или внедрению ПО
- понимание принципов организации хранилищ данных, внутренней архитектуры Hadoop и Spark. Опыт работы с DWH
- опыт работы с ETL инструментами
- уверенное знание SQL, умение строить сложные запросы и оптимизировать производительность
- понимание методологии DevOps
- навыки работы с BitBucket, Jenkins, Nexus или аналогичными инструментами DevOps
- опыт командной разработки с использованием программных продуктов Confluence и Jira (желательно)
- навык Java разработки, уровень junior – будет плюсом.
Условия
- комфортный современный офис по адресу: Уральская 1
- формат работы – офис/гибрид
- ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- программа адаптации и помощь руководителя на старте
- расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
- бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
