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!
Мы развиваем DWH по инвестиционным продуктам для аналитических сервисов мобильного приложения Сбербанк Онлайн секции, Всего средств и участвуем в развитии единого DWH банка. Моделируем и развиваем базовые витрины по инвестиционным продуктам и спец.витрины расчета доходности портфеля клиента.Команда строит и сопровождает витрины данных, обеспечивает их качество и активно внедряет AI-инструменты в производственный процесс.
Обязанности
- разработка и сопровождение витрин данных по инвестиционным продуктам
- анализ и профилирование данных источников, подготовка прототипов (прототипирование) витрин данных
- валидация данных, аналитическая обработка данных и взаимодействие с контрагентами по вопросам повышения качества данных
- постановка технических заданий для аналитики и промышленной разработки
- инцидент-менеджмент: разбор обращений, диагностика проблем, коммуникация со стейкхолдерами
- контроль качества данных: настройка и мониторинг DQ-проверок
- взаимодействие с заказчиками, анализ, уточнение, согласование бизнес и функциональных требований к витринам данных, интеграционным решениям, решениям потоковой обработки данных
- активное тестирование AI-инструментов в рабочих процессах: использование агентов для генерации кода, автоматизации рутинных задач, участие в оркестрации групп агентов
- участие в трансформации команды в AI-driven процесс разработки (AI PDLC)
- документирование решений в Jira/Confluence.
Требования
- уверенное владение SQL: сложные запросы, подзапросы, DDL/DML, оптимизация запросов
- понимание принципов работы распределённых систем хранения данных (Hadoop: Hive, Spark, HDFS)
- опыт рефакторинга (оптимизации) кода, в т.ч. чужого
- навык формализации и документирования требований по доработке существующих витрин данных, а также разработке новых источников - в Jira и Confluence
- навык анализа инцидентов и работы с обращениями (аналог Service Manager)
- понимание принципов контроля качества данных (валидация, профилирование, поиск аномалий)
- готовность активно взаимодействовать с бизнес-заказчиками: уточнять требования, презентовать решения
будет плюсом:
- опыт чтения кода на Scala
- знание принципов работы нереляционных СУБД (Hadoop)
- английский язык (чтение технической документации, работа с AI-инструментами)
- понимание методологий разработки (Scrum, Kanban)
- уверенное владение AI инструментами вроде Claude Code
- опыт создания AI-агентов и использования их в работе
- опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
- инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Условия
- работа в офисе ( гибридный формат) в Москве Поклонка 3 к1
- ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
- расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
- уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
- выгодная ипотека для сотрудников
- подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
- корпоративная пенсионная программа.
Похожие вакансии
Законченное высшее образование. Опыт работы в роли менеджера по продукту 2-х лет. Понимание этапов разработки ML проектов и их...
Опыт активных продаж от 2 лет (успешные кейсы обязательны). Уверенное ведение сложных переговоров, умение закрывать сделки с высоким чеком.
Опыт работы в продажах и техническом обслуживании магистральной техники будет преимуществом. Опыт обучения сотрудников по продукту (желательно коммерческая магистральная техника...
Опыт работы менеджером продукта от 3х лет. Способность реализовать не только Discovery, но и Delivery часть - доводить изменения до...
Высшее техническое образование в области АСУ ТП/робототехники. Опыт работы в сфере промышленной автоматизации с аналогичным ассортиментом товаром.