Сбер

Senior Python-разработчик

Коротко

Senior Python-разработчик в проект Сбера по индивидуализации ценообразования банковских продуктов физ.лиц с использованием AI агентов. Требуется опыт проектирования и реализации высоконагруженных распределённых решений на Apache Spark, разработки ETL-процессов и работы с DWH/Data Lake/LakeHouse, от 3 лет опыта на Python с pySpark и продвинутое знание SQL. Формат работы — только гибридный, офисы в Москве, Санкт-Петербурге или Самаре.

О проекте
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 реализацию через индивидуальное предложение клиенту с использованием автономных AI агентов. Мы хотим построить передовую в РФ экосистему с принципиально новым клиентским опытом.
Ключевые направления: индивидуализация ценового предложения продуктов кредитов физ.лиц, дебетовых и кредитных карт, вкладов, текущих счетов, инвестиционных продуктов, линейки подписок и пакетов, создание ИТ решения управления лимитами и полномочиями продающих подразделений банка; создание инструментов для расчета экономической эффективности финансовых пилотов.
Обязанности
•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
•только 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
•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