Senior Data Engineer / Analyst (Apache Spark, Scala)

Мы разрабатываем и внедряем DS-модели и AI-агентов в Департаменте по работе с проблемными активами (NPL). Мы понимаем, что их эффективность напрямую зависит от фундамента — качественно проанализированных, подготовленных и высокопроизводительных данных.

• **О проекте:**

• разработка высоконагруженных пайплайнов обработки больших данных исключительно на Scala API DataFrame Apache Spark (без SQL), включая оптимизацию производительности (Performance Tuning) и устранение data skew

• проектирование архитектуры хранения: моделирование данных с применением подходов Data Vault или Dimensional Modeling, участие в проектировании DWH

• подготовка и предоставление чистых, структурированных фичей (feature engineering) для команд DS/ML, понимание жизненного цикла внедрения ML-моделей

• обработка больших объемов неструктурированных данных и интеграция результатов работы генеративного ИИ в аналитические процессы

• работа с ядром Spark: анализ планов выполнения запросов через Catalyst Optimizer, выявление и решение проблем производительности на уровне кода

• участие в код-ревью, ведение разработки в Git, написание модульных тестов и поддержание высокого качества кодовой базы команды

• трансляция бизнес-задач от стейкхолдеров в технические требования к данным и архитектуре потоков.

Будет плюсом:

• релевантный опыт от 3 лет на позиции Data-аналитика/Data-инженера или Аналитика DWH с фокусом на разработку production-ready решений

• экспертное владение Scala API для работы с DataFrame Apache Spark. Опыт реализации проектов исключительно на Scala без использования SQL

• глубокое понимание этапов оптимизации Catalyst, умение читать планы выполнения (Explain) и проводить Performance Tuning

• практический опыт участия во внедрении ML-моделей и уверенное знание этапов их жизненного цикла (от подготовки данных до мониторинга)

• навыки проектирования высоконагруженных систем и знакомство с архитектурными подходами Data Vault или Dimensional Modeling

• уверенная работа с большими объемами неструктурированных данных и применение инструментов генеративного ИИ для автоматизации задач

• высшее техническое образование, владение Git и опытом прохождения код-ревью.

• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов.

• офисный формат работы: г. Москва, Кутузовский проспект, д. 32, к.1

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• более 400 образовательных программ в СберУниверситете для твоего развития

• спортзал и зоны отдыха

• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи

• 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 Сбера.