📍 Москва (м. Кутузовская)Офис или гибрид
Специализация
Data Science
Английский
B1 — IntermediateB1 — Intermediate
Мы интернациональная команда, занимающаяся адаптацией, локализацией и созданием новых сервисов экосистемы для дочерних банков экосистемы Сбер.
Технологии/инструменты
SQLPythonPandasNumpyh5pyScikit LearnScipyXGBoostGitJiraConfluence
Чем предстоит заниматься
- Полным циклом разработки всех слоев хранилища данных и отображения отчетности.
- Участвовать в составлении плана проекта, оценке проектных сроков и рисков.
- Участвовать в проектировании системы, решать сложные исследовательские задачи по реализации никем ранее не реализованного функционала.
- Развивать корпоративное хранилище и витрины данных (АС Облако данных) для развития международного бизнеса Сбербанка. Участвовать в сложных интеграционных проектах по развитию корпоративного DWH (преимущественно Hadoop, возможно, интеграции с БД Oracle и Teradata) в роли разработчика.
- Разрабатывать и проектировать потоки данных, алгоритмы загрузки и обработки данных в Hadoop с использованием Apache Spark.
- Разрабатывать и оптимизировать ETL, обеспечивать производительность и стабильность, при необходимости участвовать в анализе инцидентов.
- Организовывать оптимальный процесс разработки.
- Участвовать в приемке системы.
Мы ожидаем
- Опыт работы в области Data Engineer от одного года.
Работа с данными:
- Знание SQL — простые запросы, Join`ы, агрегаты, группировки, вложенные запросы.
- Знание Python: стандартные структуры данных (dict, list, set, модуль collections), Pandas, Numpy, h5py.
- Опыт работы с Hadoop (Hive, Spark, HBase) является плюсом.
Моделирование:
- Feature Engineering: методы оценки значимости и отбора признаков, методы уменьшения размерности, приемы работы с текстом.
- Model: умение различать основные классы задач (регрессия, классификация, кластеризация) и формулировать бизнес-задачу в их терминах. Знать основные методы и знать API по их использованию.
- Python Scikit-learn, Numpy, SciPy, XGBoost (в порядке убывания приоритета).
Evaluation:
- Умение различать методы оценки качества модели под основные классы задач и понимать плюсы и минусы их применения (F1, Precision, Recall, ROC, AUC, MSE, RMSE, Silhouette).
- Опыт работы с инструментами для организации и автоматизации работы: GridSearch, Pipeline, IDE, Git, Jira, Confluence.
- Понимание методологии Agile и DevOps.
- Владение английским языком на уровне чтения технической документации.
Условия
- Работа в команде профессионалов, возможность разрабатывать уникальные и крупные проекты масштаба нашей страны.
- Можно работать в офисе или в смешанном графике.
- Конференции и обучение на корпоративных или вендорских курсах за наш счёт.
- Отличная ДМС, включая несчастные случаи и тяжелые заболевания.
- Льготные условия по ипотеке и кредитам.
- Материальная помощь и социальная поддержка.
- Корпоративная пенсионная программа.
- Гибридный формат работы с посещением офиса в Москве. Офис находится в бизнес-центре Поклонка (м. Кутузовская).
Мария Дурнева IT Recruiter