Data Engineer (с фокусом на разработку и тестирование ETL/ELT)

Мы— команда управления качеством в контактном центре Сбера. Мы строим интеллектуальную систему контроля качества сервиса, которая помогает нам обеспечивать высокий уровень клиентской удовлетворенности и работать с обратной связью. Присоединяйтесь, если хотите строить крутой клиентский сервис с помощью самых современных технологий

Мы ищем:

Инженера данных, который не только умеет строить ETL-пайплайны и витрины, но и мыслит как инженер по качеству данных (Data QA), проходя полный цикл: от проектирования и разработки скриптов сбора данных до внедрения комплексных стратегий их тестирования.

Обязанности

· Разработка и поддержка ETL/ELT скриптов и пайплайнов.

· Написание и оптимизация SQL-запросов для извлечения и преобразования данных.

· Помощь в мониторинге выполнения джобов, поиск и первичный анализ ошибок.

· Тестирование данных, как код:

- разработка и внедрение стратегии тестирования (Data Testing Strategy) для пайплайнов данных.

- будет преимуществом - написание и поддержка автоматических тестов для данных: проверка целостности (integrity), свежести (freshness), качества (quality), соответствия схеме (schema conformity), точности бизнес-правил (accuracy).

- будет преимуществом - интеграция тестов в CI/CD пайплайны (с использованием, например, dbt test, Python-скриптов, Unit-тестов).

· Работа с документацией по существующим процессам и создание новой.

· Активное участие в код-ревью, изучение лучших практик командной разработки витрин.

Требования

Обязательные требования (Must have):

· Понимание основ SQL: умение писать запросы с JOIN, GROUP BY, подзапросами. Оконные функции — будут преимуществом.

· Практические знания и навыки Python для целей ETL: понимание структур данных, работа с библиотеками (Pandas, Requests), написание скриптов.

· Понимание принципов работы баз данных: что такое индекс, нормализация, транзакция.

· Понимание принципов ETL/ELT и зачем это нужно.

· Опыт с фреймворками оркестрации: Airflow, Trino, Dagster или аналоги.

· Опыт тестирования данных: практическое применение одного из подходов/инструментов: dbt test, Great Expectations, Pandas/Spark + pytest, unit-тестирование.

Будет огромным плюсом (Nice to have):

· Опыт работы с любым из классических DWH (PostgreSQL, ClickHouse и т.д.) или облачными платформами (Redshift) даже в учебных целях.

· Основы командной строки (Linux).

· Понимание контейнеризации (Docker)

· Умение работать с API.

Условия

формат работы - офис

комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

корпоративный спортзал и зоны отдыха

уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития

программа адаптации и помощь руководителя на старте

расширенный ДМС и льготное страхование семьи

гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнёров

вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

корпоративная пенсионная программа.