Приглашаем присоединиться к проекту, направленному на реализацию комплексного решения по индивидуализации ценообразования банковских продуктов физических лиц. Наша цель – создать автономную расчетную систему для анализа сценариев, поиска оптимального сценария и реализации индивидуального предложения клиенту с помощью автономных AI агентов. Хотим построить одну из самых продвинутых в России экосистем с абсолютно новым клиентским опытом.
Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту придет приглашение пройти первичное интервью с AI-рекрутером в Telegram. Диалог займет примерно 10 минут. Его задача – уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим отнестись с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!
Обязанности
Чем предстоит заниматься:
- Проектирование и реализация высоконагруженных распределённых решений на основе Apache Spark
- Разработка batch и streaming ETL-процессов
- Поддержка архитектуры корпоративных хранилищ данных (DWH, Data Lake, LakeHouse)
- Создание и оптимизация запросов на SQL и Spark SQL
- Участие в архитектурных сессиях и проектирование дизайна системы
- Проведение code review, обеспечение соблюдения стандартов кодирования.
Требования
Мы ждём что ты:
- Опыт разработки на Python от 3-х лет, с использованием pySpark
- Опыт работы с python data фреймворками (Pandas/Numpy)
- Понимаешь принципы SDLC и имеешь практический опыт создания python-приложений с использованием распределённых вычислений, понимаешь принципы ООП, SOLID, паттерны проектирования
- Отличные знания SQL (Advanced) и опыт работы в аналитике данных (DWH, Data Lake, Lake House)
- Опыт в построении ETL
- Опыт работы с AI-инструментами для повышения эффективности
- Понимаешь принципы CI/CD, подходы обеспечения качества.
Будет плюсом:
- Навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе
- Опыт работы с Kafka, интеграционные взаимодействия (HTTP, REST, GraphQL)
- Опыт работы с Docker, Kubernetes
- Понимание основ Machine Learning (ML)
- Желание развивать навыки в технологиях genAI (Agentic, RAG etc.)
Условия
Что мы предлагаем:
- Гибридный формат работы, г. Москва, г. Санкт-Петербург, г. Самара
- Годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты
- Расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для семьи
- Корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях
- Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
- Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнёров
- Вознаграждение за рекомендации друзей в команду.