Перейти к содержимому
search
work Вакансия на FreelanceSpace опубликовано 1 ч назад

Инженер данных

apartmentАльфа-Банк scheduleПолная занятость publicУдалённо
send Откликнуться

Публичная страница вакансии: прозрачные условия, быстрый отклик, понятный следующий шаг. Для работодателя — качественный воронко-трафик, для исполнителя — ясные требования без “воды”.

description

Описание вакансии

Инженер данных
#удаленка
Компания: Альфа-Банк
🔹Чем предстоит заниматься
-Реализация высоконагруженных конвейеров обработки данных для обеспечения надежной и бесперебойной репликации данных из ИТ-систем Банка;
-Реализация комплексных задач по подготовке данных в целевых аналитических хранилищах (DataLake, SandBox, FeatureStore) для построения признаков, необходимых для разработки моделей машинного обучения;
-Разработка и поддержание в актуальном состоянии документации по разработанному функционалу;
-Своевременное отражение статуса выполнения задач в Jira;
-Проверка качества кода (код-ревью), написанного инженерами и младшими инженерами данных.

🔹Наши пожелания к кандидатам

-Python - уверенное знание структур данных и алгоритмов, эффективное применение принципов ООП и ФП (Функциональное программирование), опыт написания модульных и интеграционных тестов, знание и опыт применения библиотек обработки и анализа данных - numpy, pandas;
-Опыт разработки и внедрения в промышленную эксплуатацию сервисов загрузки и обработки неструктурированных и слабо структурированных данных (текст, xml, json) из внешних источников;
-Способность разобраться с API поставщиков данных, используя доступную документацию;
-SQL - умение создавать сложные запросы с использованием аналитических оконных функций и использовать инструменты профилирования для оптимизации их производительности, опыт работы с БД Oracle, Postgres, Greenplum;
-Уверенное знание и опыт работы с инструментами разработки, планирования и мониторинга рабочих процессов (workflow engines) пакетной обработки данных - Airflow;
-Опыт разработки сложных, высоконагруженных приложений обработки данных на основе PySpark, уверенное знание настроек Spark и их влияния на производительность приложений Spark.
Контакты: %contact_placeholder%

🔥 / @best_itjob / @it_rab
tips_and_updates
Как откликнуться эффективно
  • arrow_right1–2 релевантных кейса (ссылки/скриншоты)
  • arrow_rightСроки и формат работы (когда на связи)
  • arrow_right2–3 уточняющих вопроса по задаче
handshake
Рекомендации работодателю
  • arrow_rightОпишите результат и критерии приёмки
  • arrow_rightУкажите бюджет/вилку — это повышает качество откликов
  • arrow_rightСразу обозначьте сроки и доступность по коммуникациям