Сбер

Менеджер-Аналитик

Коротко

Разработка и проектирование витрин данных, оптимизация ETL-процессов и обеспечение бизнес-заказчиков аналитическими данными в команде Центра финансового оздоровления Сбера. Работа с Greenplum (PL/pgSQL), Hadoop (Java/Spark), построение потоковой (NRT) и пакетной обработки данных. Требуется опыт дата-аналитика/дата-инженера от 2 лет, продвинутый SQL и знание архитектуры MPP-систем. Формат работы — офис в Самаре.

О команде
Команда входит в состав Центра финансового оздоровления и занимается обеспечением бизнес-заказчиков данными для принятия управленческих решений. Основные цели — проектирование и разработка витрин данных, обеспечение качества и доступности аналитических данных, оптимизация ETL-процессов.
Обязанности
•поиск и анализ источников данных
•аналитика и проектирование витрин данных под потребности бизнес-заказчиков
•разработка витрин данных на основе Greenplum (PL/pgSQL) и Hadoop (Java/Spark) и вывод их в пром в соответствии с банковским релизным процессом
•подготовка и сборка дистрибутивов, сопровождение по стендам разработки и тестирования
•разработка решений потоковой обработки данных в режиме Near Real Time (NRT) и пакетной (Batch)
•выстраивание и оптимизация производительности ETL-процессов
•оптимизация существующих разработок
•разработка и поддержка сопроводительной документации и спецификаций данных, базы знаний по вопросам работы с данными
•готовность использовать ИИ в ежедневной работе (обучение за счёт компании — есть свои курсы)
Требования
•продвинутый SQL: агрегатные, аналитические функции, опыт написания и оптимизации сложных запросов, программирование на PL/pgSQL
•опыт работы дата-аналитиком / дата-инженером от 2-х лет с MPP и реляционными СУБД: Greenplum, PostgreSQL, способность выбирать архитектурные паттерны (дистрибьюция, партицирование, индексы)
•опыт разработки и внедрения корпоративных хранилищ данных (DWH), работы с CI/CD решениями на базе Jenkins и Bitbucket/Git с ИИ (GigaChat, DeepSeek, GPT), создания витрин данных, знание архитектуры Greenplum (мастер, дистрибьюторы, партицирование), Big Data платформ (Hadoop, Spark), практическое применение ИИ-инструментов в работе с данными
•ответственность и внимательность к деталям
•аналитическое мышление, способность структурировать выводы и рекомендации
•проактивность, инициативность, нацеленность на результат
•способность работать самостоятельно и в команде
•высшее образование (техническое, информационные технологии, математика — приоритетно)
Условия
•премия по итогам работы за год и ежегодный пересмотр зарплаты
•возможность влиять на свой доход
•быстрый старт карьеры
•уникальная система онлайн обучения Сбера для карьерного развития и роста
•расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
•бесплатная подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
•вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
•гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте