Навыки

Внимание к деталям
Big Data
Коммуникация
Дашборды и витрины
DWH
EdTech
ETL / ELT

Ещё 12

Финтех и платежи
Greenplum
Hadoop
HBase / Hive
152-ФЗ / персональные данные
Оптимизация производительности
PostgreSQL
Python
Spark
SQL
SQL: оконные функции, CTE
Хранимые процедуры

О компании и продукте

Мы разрабатываем и внедряем end-to-end-решения на основе больших данных в бизнес-процессы банка, связанные с обслуживанием клиентов.

Задачи

Анализ, загрузка, очистка и трансформация больших объемов данных из различных автоматизированных систем банка (анализ структуры, качества, полноты и применимости данных) в рабочую область на платформе MPP-СУБД Greenplum/Hadoop
Проектирование и разработка аналитических витрин данных
Контроль качества загружаемых данных (реализация сложных проверок качества, проведение корректировок данных большого объема)
Реализация ETL-процессов, участие в подготовке внедрения релизов в промышленную среду
Разработка и поддержка ETL-процессов загрузки данных в/из хранилища с использованием Python
Поиск и предоставление данных по запросу внутренних и внешних заказчиков
Расчет сложных аналитических показателей в витринах данных

Требования

Релевантный опыт работы от 2-х лет
Уверенное владение SQL (аналитические функции, подзапросы, хранимые процедуры/функции, оптимизация производительности)
Опыт работы с реляционными базами данных (PostgreSQL)
Опыт использования экосистемы Hadoop: HDFS, Spark, Hive
Умение оптимизировать программный код в соответствии с особенностями архитектур хранения данных
Продвинутые аналитические навыки и вариативное видение решения задач
Ориентация на достижение результата, внимательность к деталям, коммуникабельность

Условия

Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
Ежегодный пересмотр зарплаты, 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
Ипотека для сотрудников выгоднее до 4%
Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Паспорт вакансии

История публикации

Появилась в Вакандии27 дней

Перепубликациинетпубликовалась один раз

Проверяли на источникеВидели 27 дней назад

Среди похожихНет данных111 из 30 · у похожих вакансий почти одинаковый возраст — сравнивать нечего

Откуда что взялось

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

ГрейдMiddleвычитано из текста вакансии

Формат работыОфисвычитано из текста вакансии

ГеографияМосква, Россиявычитано из текста вакансии

Зарплата≈ 300 000 RUB в месяцнаша оценка, в вакансии не названа

Почему на этом месте в выдаче

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

Полнота карточки1004 из 4 полей: грейд, формат, география, зарплата

Зарплата названа0вилки работодателя нет, показана наша оценка

Проверка Вакандии

Источники и свежесть

Тип источника: Агрегатор вакансий
Найдено публикаций: 1

Посмотреть публикации и даты

getmatchОсновная публикация · 2026-07-18

Работодатель

Сбер

50 активных вакансий · вилка работодателя указана в 37%

Открыть профиль компании

Безопасность

Отклик уходит на сайт источника

Вакандия показывает вакансию, но не отправляет отклик и не проверяет работодателя. Сам отклик вы оставляете на внешнем сайте — getmatch.ru.

Признаки мошенничества

Просят предоплату, «залог» или деньги за обучение и оборудование.
Требуют код из SMS, данные банковской карты или доступ к «Госуслугам».
Быстро уводят в мессенджер и торопят с решением.
Обещают большой доход без опыта и без деталей задач.

Настоящий работодатель не просит денег и платёжных данных до трудоустройства.

Продолжить поиск

Data Engineer в сеть продаж