Senior Data Analyst (Scala API)

Навыки

• AI-агенты
• API (интеграции)
• Code review
• DWH
• EdTech
• Git
• Machine Learning

О компании и продукте

• Senior Data Analyst (Scala API)
• 14 августа 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Дата-сайентист
• Мы разрабатываем и внедряем DS-модели и AI-агентов в Департаменте по работе с проблемными активами (NPL). Мы понимаем, что их эффективность напрямую зависит от фундамента — качественно проанализированных, подготовленных и высокопроизводительных данных.

Задачи

• технический стек: экспертное владение Scala API для работы с DataFrame Apache Spark
• Оптимизация производительности (Performance Tuning), глубокое понимание этапов оптимизации Catalyst, выявление и устранение data skew
• опыт реализации проектов исключительно на Scala API DataFrame Apache Spark без использования SQL
• разработка с применением инструментов генеративного ИИ
• навыки анализа: опыт обработки больших объёмов неструктурированных данных
• проектирование: навыки моделирования данных (знакомство с подходами Data Vault, Dimensional Modeling) и проектирования высоконагруженных систем
• ML-компетенции: практический опыт участия в проектах внедрнения ML-моделей и понимание жизненного цикла их разработки
• инструменты командной работы: владение системами контроля версий (Git), участие в код-ревью
• бизнес-контекст: умение понимать бизнес-задачи и транслировать их в технические требования к данным

Требования

• релевантный опыт от 3 лет на позиции Data-аналитика/Аналитика DWH с фокусом на разработку production-ready решений
• экспертное владение Scala API для работы с DataFrame Apache Spark. Опыт реализации проектов исключительно на Scala без использования SQL
• глубокое понимание этапов оптимизации Catalyst, умение читать планы выполнения (Explain) и проводить Performance Tuning
• практический опыт участия во внедрении ML-моделей и уверенное знание этапов их жизненного цикла (от подготовки данных до мониторинга)
• навыки проектирования высоконагруженных систем и знакомство с архитектурными подходами Data Vault или Dimensional Modeling
• уверенная работа с большими объемами неструктурированных данных и применение инструментов генеративного ИИ для автоматизации задач
• высшее техническое образование, владение Git и опытом прохождения код-ревью
• релевантный опыт работы от 3 лет на позиции Data-аналитика или Аналитика DWH

Будет плюсом

• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов

Условия

• офисный формат работы: г. Москва, Кутузовский проспект, д. 32, к.1
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• более 400 образовательных программ в СберУниверситете для твоего развития
• спортзал и зоны отдыха
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи
• 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
• срочный трудовой договор

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.