Data Engineer

«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.