Инженер данных в Отдел технологий инжиниринга данных

О компании и команде

• Разработка библиотеки инструментов обработки данных для моделей машинного обучения;


• Разработка сервисов и ETL процессов обработки данных для их использования в моделях машинного обучения;


• Изучение и внедрение методов и практик автоматизации инжиниринга данных;


• Эффективное взаимодействие в составе команды со специалистами по интеллектуальному анализу данных (DS) и специалистами по развитию инфраструктуры (MLOps, ML-инженеры).

Наши пожелания к кандидатам:

Технические знания и опыт:

• Высокий уровень знаний языка программирования Python – структуры данных, итераторы и декораторы, параллельное и асинхронное программирование, объектно-ориентированное и функциональное программирование;


• Отличные знания SQL – создание сложных запросов с использованием табличных выражений (CTE) и оконных функций;


• Опыт работы в Agile-команде (Scrum, Kanban) - участие в планировании задач и оценка сроков их выполнения, ведение задач в Jira c уточнением требований и отражением текущего прогресса по задачам, участие в ретроспективах;


• Уверенное владение системой контроля версий git, знание практик работы с ветками кодовой базы (GitFlow или более современные альтернативы: GithubFlow, Trunk-Based Development);


• Знание практик семантического версионирования кода;


• Опыт разработки библиотек на Python, базовые знания CI/CD практик и процессов для сборки и поставки библиотек потребителям (uv-builder, Jenkins);


• Опыт работы в среде JupyterLab/JupyterHub;


• Опыт реализации промышленных отказоустойчивых сервисов ETL на Python для пакетной загрузки и трансформации данных с помощью Spark под управлением оркестраторов Apache Airflow, Argo Workflows;


• Хорошие знания платформы Apache Spark – опыт использования библиотеки pyspark, влияние конфигурации приложения pyspark на производительность и эффективность обработки данных, отладка и анализ эффективности приложений pyspark с помощью Spark History Server;


• Опыт асинхронного программного взаимодействия с веб-сервисами по REST API с использованием библиотек – aiohttp, httpx;


• Хорошие знания и опыт использования реляционных баз данных Oracle, PostgreSQL;


• Понимание особенностей обработки и хранения аналитических данных (OLAP), понимание отличий колоночных баз данных от строковых, знание колоночных форматов хранения данных – parquet, orc;


• Хорошие знания и опыт использования хранилищ больших данных – Hadoop/HDFS, S3, форматы таблиц Hive, Iceberg.

Личностные и коммуникативные навыки:

• Проактивный подход к работе – способность и желание искать и предлагать методы и варианты решения задач;


• Общий позитивный настрой и активная жизненная позиция;


• Умение и желание работать в команде, делиться опытом с коллегами и учиться новым практикам;


• Открытость в коммуникации трудностей, препятствующих решению задач.

Что мы предлагаем:

• Стабильную работу в одном из крупнейших банков страны;


• Конкурентную заработную плату, соцпакет;


• Условия для роста и развития (в т.ч. конференции, тренинги, внутренние программы развития);


• Дружный коллектив единомышленников;


• Передовой стек технологий, высокопроизводительное оборудование;


• Возможность решать разнообразные прикладные задачи с выводом в промышленную эксплуатацию, возможность существенно влиять на результат (в т.ч. в бизнес-смысле) и способы его достижения (вплоть до внесения изменений в архитектуру);


• Квартальный бонус по результатам работы;


• ДМС, страхование жизни;


• Корпоративное обучение.

Требования

Инженер по данным • Средний (Middle) • Git • SQL • PostgreSQL • ETL • Jenkins • Oracle • Python • Apache Hadoop

Местоположение и тип занятости

Москва • Полный рабочий день • Можно удалённо