Data Engineer

ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее.

Ждем именно тебя!

Наша главная цель - построить современную, масштабируемую платформу, которая будет постоянно предвосхищать и превосходить ожидания пользователей, предоставляя им персонализированный и релевантный контент на всем клиентском пути в Сбере. Наша платформа будет обслуживать широкий круг потребителей и строить персональные рекомендации во всех сферах бизнеса, таких как музыка, фильмы, онлайн торговля, медицина, логистика и многих других. Если ты мечтаешь поучаствовать в создании такой рекомендательной системы, то тебе к нам!

**Мы - Команда "**Рекомендательных систем" — Наша платформа будет обслуживать широкий круг потребителей и строить персональные рекомендации во всех сферах бизнеса, таких как музыка (Звук), фильмы (ОККО), онлайн торговля (СберМаркет, СберМегаМаркет), медицина (еАптека) и многих других.

Интеллектуальное ядро такой системы - это алгоритмы машинного обучения, которые анализируют по-настоящему большие данные, и в реальном времени рассчитывают предпочтения миллионов конечных пользователей.

Задачи команды — Работая в нашей команде, ты будешь участвовать в исследовании, разработке, тестировании и внедрении самых передовых алгоритмов классического и глубокого обучения в части рекомендаций.

Обязанности

• разработка продакшен-пайплайнов обработки данных
• продуктизация прототипов команды Data Science
• рerformance оптимизации кода по обработке больших массивов данных или онлайн сервисов рекомендаций с высокой нагрузкой

Стек технологий:

• для разработки используем: Python, PySpark, Pandas, Redis, PostgreSQL, AirFLow, MLFlow и др.
• для организации работы: Jira, Confluence, Git

Требования

• опыт работы в роли Data Engineer от 4-х лет
• мотивация учиться и развиваться в области рекомендательных систем
• экспертное знание Python
• уверенное знание Spark (и желательно Pandas)
• опыт написания промышленных пайплайнов обработки данных, содержащих множество шагов, зависимостей и сложную логику
• опыт использования Airflow (или другого industry-standard оркестраторов пайплайнов, т.к. Luigi, Dagster и т.д.)
• хорошее понимание баз данных SQL / NoSQL.

Условия

• гибридный и офисный формат работы
• годовой бонус и ежегодный пересмотр
• ДМС с первого дня + стоматология и льготное страхование для семьи
• корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT конференциях
• льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+, скидки от партнеров компании и сервисов группы компаний.