Наша команда занимается амбициозной и стратегически важной задачей – построение единого хранилища данных блока B2C - централизованное и эталонное место хранения данных. Мы ищем сильного инженера данных для работы с крупными распределенными системами. Наш стек строится вокруг экосистемы Hadoop, и мы активно развиваем платформу в сторону Data Lakehouse на базе Apache Iceberg и Data Streamhouse на базе Kafka и Apache Flink. Вам предстоит работать с высоконагруженными системами, потоковой обработкой и участвовать в построении единого хранилища данных компании.
Мы предлагаем:
· Интересные задачи по построению Data Lakehouse на базе Apache Spark и Apache Iceberg.
· Работу с большими объемами данных и современным стеком технологий.
· Возможность влиять на архитектурные решения.
Ключевые технологии в вакансии: SQL, Java, Scala, Python, Apache Spark, Apache Iceberg, Apache Hadoop, Greenplum, Gluten, Velox, Oozie, Jenkins, Doker.
Обязанности
Разработка и оптимизация витрин данных:
- проектирование и реализация эффективных ETL и ELT процессов для витрин данных с использованием Apache Spark и Greenplum. Обеспечение высокой производительности и отказоустойчивости пайплайнов.
Архитектура данных:
- поддержание и развитие текущих пайплайнов обработки данных на Hadoop с использованием Apache Spark.
- разработка предложений по развитию Data Lakehouse, внедрение best practices работы с Apache Iceberg (оптимизация партиционирования, compaction, time travel).
Инженерные практики:
- реализация механизмов инкрементальной загрузки данных для минимизации времени обработки и нагрузки на источники.
- разработка и документирование API (на Java или Scala) для доступа к данным витрин и сервисам семантического слоя.
Производительность и качество:
- глубокая оптимизация Spark-приложений, включая использование векторного движка Gluten/Velox для ускорения рабочих нагрузок.
- разработка решений для сверки и контроля качества данных (Data Quality) с использованием Spark и Python.
- DevOps и CI/CD: Внедрение разработанных решений в продуктовую среду. Настройка пайплайнов сборки и деплоя в Jenkins, управление зависимостями задач в Oozie или современных оркестраторах.
Коммуникация: Взаимодействие с внутренними бизнес заказчиками для уточнения и согласования требований, презентация доработок сервиса
Требования
- уверенное владение языками: SQL, Java (или Scala), Python (как вспомогательный для ad-hoc анализа и DQ).
- глубокое понимание экосистемы Apache Hadoop (HDFS, YARN) и опыт работы с ней в продакшене.
- опыт разработки пайплайнов на Apache Spark (Core, SQL, Structured Streaming) уровня не ниже middle.
- понимание форматов хранения данных (Parquet, ORC, Avro) и современных подходов к управлению Data Lakehouse (обязательно знание Apache Iceberg).
- опыт оптимизации производительности Apache Spark (настройка ресурсов, устранение перекосов данных, работа с memory, оптимизация shuffle).
Будет большим плюсом:
- опыт внедрения промышленных пайплайнов пакетной передачи данных.
- опыт внедрения Gluten/Velox или аналогичных векторизованных движков.
- навыки сборки и развертывания Doker-образов приложений.
Условия
- офисный формат работы (м Кутузовская)
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- регулярные митапы и развитое DS-community
- расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
- подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбер.
