Сбер

python-разработчик банковских продуктов

Коротко

Senior Python-разработчик для проекта по индивидуализации ценообразования банковских продуктов физлиц в Сбере — создание расчетной системы с использованием AI-агентов. Работа предполагает проектирование высоконагруженных распределённых решений на Apache Spark, разработку batch/streaming ETL-процессов и поддержку DWH/Data Lake/LakeHouse. Требуется от 3 лет опыта Python с pySpark, знание Pandas/Numpy, продвинутый SQL и понимание SDLC, ООП, SOLID, CI/CD. Формат — гибрид в Самаре.

Описание
Приглашаем присоединиться к проекту, направленному на реализацию комплексного решения по индивидуализации ценообразования банковских продуктов физ. лиц. Наша цель – создание автономной расчетной системы для анализа сценариев, поиска оптимального сценария и его реализации через индивидуальное предложение клиенту с использованием автономных AI агентов. Мы хотим построить передовую в РФ экосистему с принципиально новым клиентским опытом.
Задачи
•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
•опыт разработки на Python от 3-х лет, с использованием pySpark
•опыт работы с python data фреймворками (Pandas/Numpy)
•понимание принципов SDLC и практический опыт создания python приложений с использованием распределенных вычислений, понимание принципов ООП, SOLID, паттернов 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
•понимание принципов CI/CD, подходов обеспечения качества
Будет плюсом
•инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации
•навыки работы с генеративными AI-моделями
•опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
•опыт работы с Kafka, интеграционных взаимодействий (HTTP, REST, GraphQL)
•опыт работы с Docker, Kubernetes
•понимание основ Machine Learning (ML)
•желание развивать навыки в технологиях genAI (Agentic, RAG etc.)
Условия
•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
•подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
•вознаграждение за рекомендацию друзей в команду

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