Data Engineer

Навыки

• AI-агенты
• Big Data
• Дашборды и витрины
• Анализ данных
• Data Quality
• EdTech
• ETL / ELT

О компании и продукте

• 13 августа 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Дата-сайентист
• Перед нашей командой стоит амбициозная задача по реализации стратегии омниканального взаимодействия с клиентами в контексте продвижения продуктов Банка и Экосистемы. Цель – уйти от классических кампаний продаж и рекламы к клиентоцентричному взаимодействию. Мы хотим удовлетворять потребности клиента в комфортном для него режиме подходящими для его жизненной ситуации продуктами, а также минимизировать рекламное давление. Наш сложный и интересный проект находится на стыке бизнеса и ИТ. Ждем заряженных профессионалов, готовых создавать новый клиентский опыт!
• Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!

Задачи

• проектирование и разработка ETL/ELT потоков на базе Hadoop, SPARK
• сопровождение релиза по всему циклу и написание релизной документации
• загрузка, очистка и трансформация больших объемов данных из различных источников в рабочую область (платформы GreenPlum и Hadoop, Kafka)
• анализ данных по клиентам и кампаниям
• проведение исследований новых источников данных для улучшения качества персонализации предложений
• мониторинг и оптимизация процессов загрузки, преобразования данных и сборки витрин
• контроль качества загружаемых данных, разработка автоматизированных инструментов для оценки качества данных
• участие в анализе требований, оценке трудоёмкости задач и планировании релиза совместно с командой

Требования

• опыт работы в качестве Data Engineer / MLE от 1 года
• знание SQL на продвинутом уровне (аналитические функции, подзапросы, хранимые процедуры, оптимизация запросов)
• отличное знание Python/Scala и библиотеки pySpark
• знание основных понятий и концепций Data Warehousing и Big Data
• опыт разработки ETL-процессов
• опыт работы с большими объемами данных, построения хранилищ и витрин данных
• опыт работы со стеком технологий Big Data (Hadoop, Spark, Hive/Impala, Kafka)
• понимание принципов DevOps и опыт участия в процессах автоматизации сборки, тестирования и развёртывания
• ответственное отношение к выполнению задач, желание профессионально расти и развиваться

Будет плюсом

• навыки работы с генеративными AI-моделями
• опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации

Условия

• офисный формат работы, адрес офиса Кутузовский пр. 32 к.1
• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.