Команда занимается подготовкой и развитием данных в направлении корпоративно-инвестиционного бизнеса для процессов аналитики, формирования клиентских предложений, привлечения и удержания клиентов, а также повышения эффективности взаимодействия банка с клиентом.
Обязанности
- Разработка и сопровождение аналитических витрин.
- Моделирование данных и описание ключевых бизнес-сущностей.
- Построение и развитие ETL/ELT процессов для регулярной поставки данных.
- Анализ требований от заказчиков и смежных команд, перевод бизнес-задач в технические решения.
- Контроль качества данных: полнота, актуальность, корректность расчетов, выявление аномалий и расхождений.
- Оптимизация существующих расчетов, развитие архитектуры аналитического слоя и участие в выборе новых инструментов.
Требования
· Опыт работы от 3 лет в ролях Data Engineer, Analytics Engineer или в смежных направлениях.
· Уверенное владение SQL.
· Опыт моделирования данных: проектирование витрин, аналитических слоев.
· Опыт построения и сопровождения ETL/ELT-процессов, понимание принципов надежной и воспроизводимой обработки данных.
· Опыт работы с большими данными и понимание особенностей производительности, качества данных и масштабируемости решений.
· Опыт работы с Greenplum, PostgreSQL, Hadoop или аналогичными решениями
· Навыки работы с генеративными AI-моделями
· Понимание принципов оркестрации пайплайнов. Опыт работы с Airflow будет преимуществом.
· Понимание принципов CI/CD, версионирования кода и промышленной разработки.
· Умение взаимодействовать с заказчиками и смежными командами: уточнять требования, выявлять реальные потребности, аргументировать технические решения и защищать свою позицию.
· Способность самостоятельно разбираться в предметной области и переводить бизнес-задачи в устойчивые аналитические и инженерные решения.
Дополнительные
· Опыт разработки на Python для задач обработки данных, автоматизации и интеграций.
· Опыт работы со Spark или другими инструментами распределенной обработки данных.
· Понимание форматов хранения данных: Parquet, Iceberg.
· Понимание принципов работы LLM, RAG-подходов, агентских механик и сценариев применения GenAI в продуктах данных.
· Опыт проектирования архитектуры аналитических решений или участия в архитектурных обсуждениях.
· Опыт настройки мониторинга качества данных, SLA, алертов и проверок корректности расчетов.
· Опыт работы с Star/Snowflake schema или другими подходами к моделированию данных.
· Опыт работы в продуктовых командах или в командах, где данные используются для принятия бизнес-решений.
· Опыт менторинга менее опытных коллег, проведения code review или участия в развитии инженерных практик команды.
Условия
* Официальное трудоустройство согласно ТК РФ;
* Белая заработная плата (оклад + годовая премия);
* Постоянное обучение и профессиональное развитие за счет компании;
* Дружная команда;
* Страхование (от несчастных случаев, ДМС);
* Выплаты материальной помощи в особых/чрезвычайных случаях;
* Дисконт-программы от компаний партнеров (фитнес, страхование, туризм);
* Льготное кредитование;
* Отсутствие строгого дресс-кода;
