Разработчик DWH
Описание
Мы ищем опытного и неравнодушного коллегу, который погрузится в процессы построения управленческой отчетности Банка на Платформе Digital Reporting. Наша команда специализируется на решении сложных интеграционных задач и внедрению инноваций. Наш основной бизнес-продукт - E2E-тракты с расчетными витринами для управленческой отчетности Банка. Техстек: Greenplum, MS SQL, Python, Git, BitBucket, Jira, Confluence. Обязанности проектирование архитектуры решения (определение интеграционного сценария, подготовка архитектурной спецификации, согласование предложенного решения) анализ первичных данных, проработка бизнес-требований с Заказчиками, ведение документации реализация E2E-тракта поставки данных (создание потока загрузки данных в Платформу, логики очистки данных, структуры хранения, процедур расчета-бизнес-логики на Greenplum) настройка оркестрации ETL-потока (внутренний аналог AirFlow). разработка ККД как на входные данные, так и на результаты работы выходных витрин тестирование реализованных решений, проведение ПСИ с Заказчиками оптимизация существующих решений (сокращение нагрузки на КТС, Т2М и т.д.) адаптация функционала под требования производственного процесса. стабилизация и передача реализованного решения на бизнес-поддержку. Будет плюсом: использование LLM GigaChat для решения задач обработки текста и численных данных разработка AI-агентов для автоматизации внутренних бизнес-процессов (IT-поддержка, разработка, аналитика, сопровождение). Требования имеешь высшее образование в области математики, статистики, информатики или смежных дисциплин владеешь SQL (запросы, хранимые процедуры и функции, оптимизация) имеешь опыт работы с СУБД (Greenplum/Teradata/Oracle/MS SQL), с классическими методами машинного обучения (кластеризация, логистическая регрессия) имеешь успешный опыт создания промышленных AI агентов понимаешь работу DWH, ETL-инструментов, принципы работы и возможности современных языковых моделей (LLM) обладаешь опытом ведения разработки в BitBucket/Git, навыками программирования на Python (pandas, numpy, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow) понимаешь принципы банковского дела умеешь решать проблемы и работать в условиях многозадачности умеешь обрабатывать большие объемы структурированных и неструктурированных данных разделяешь ответственность за оценку сроков по своим задачам и их соблюдение. Условия комфортный современный офис: Санкт-Петербург, ул. Уральская 1 (метро Василеостровская) 100% офисный формат работы ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ бесплатная подписка СберПрайм с возможностью поделиться с тремя близкими, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.