Data Engineer

Временная зона команды

(GMT+3) Москва.

Почему рекомендуем

• Дружная команда DS с уникальной экспертизой.
• Передовые стандарты построения, внедрения и поддержки моделей.
• Бэклог амбициозных и масштабных задач.
• Система приоритизации задач с оценкой финансовой эффективности.
• Открытый и демократичный стиль общения, совместное обсуждение проблем и задач.

Чем предстоит заниматься

• Проектирование и разработка витрин данных для моделирования.
• Анализ исходных данных в различных СУБД (системы-источники внешние и внутренние, DWH) и форматах для реализации бизнес-задач (изучение структуры данных, качества, применимости данных).
• Выгрузка больших объемов данных из источников в рабочие области (Hadoop, Oracle).
• Проработка архитектуры data flow и модели данных для оптимальной работы с различными данными.
• Контроль качества загружаемых данных, разработка автоматизированных инструментов для оценки качества данных.
• Формирование выборок данных для моделирования.
• Проектирование и создание ETL-процессов, повышение отказоустойчивости существующих ETL.

Кого ищут

• Продвинутый уровень SQL (аналитические функции, подзапросы, хранимые процедуры, оптимизация запросов: хинты, анализ плана запроса, индексация, партицирование).
• Знание теории реляционных СУБД, основных понятий и концепций Data Warehousing и Big Data.
• Опыт разработки витрин данных и ETL-процессов; Опыт работы с большими объёмами данных с использованием технологий Hadoop, Oracle, Teradata, MS SQL, SAS.
• Опыт работы со стеком технологий Big Data (Hadoop, Spark, Hive/Impala) не менее 1-го года.
• Уверенное владение Python и библиотеками для анализа и обработки данных, взаимодействия с различными хранилищами (Например, cx_Oracle, SparkContext), опыт промышленной разработки.
• Навыки командной работы: открытость, взаимопомощь, рациональная критика.

Будет плюсом:

• Опыт работы с Airflow.
• Глубокое понимание Hadoop.
• Знание математики на хорошем уровне.
• Знание классических алгоритмов и структур данных.
• Опыт работы с BI-системами.
• Понимание принципов работы машинного обучения.
• Знания в области банковского риск-менеджмента.
• Знание банковских продуктов.

Что предлагают

• Команда единомышленников, неравнодушных к передовым технологиям и практикам.
• Амбициозные и сложные задачи, условия для профессиональной самореализации, открытость и поддержка.
• Работа в банке, который готовится к выходу на IPO. Мы планируем стать новой голубой фишкой и войти в топ-100 мировых банков по уровню рыночной капитализации.
• Квартальные и годовые премии.
• Забота о сотрудниках: ДМС, продукты банка на льготных условиях (включая ипотеку), скидки в фитнес-клубах и в компаниях-партнерах.
• Обучение в корпоративном университете и внешних компаниях, хакатоны и митапы.