freehire launches on Product Hunt on 26 August.

Follow →

Аналитик (DWH / Feature Store)

Summary

Designs data models and ETL pipelines for a retail lending feature store using SQL, PySpark, and AI agents to optimize analytics and data quality in a large bank.

Мы ищем системного аналитика в команду разработки **Feature Store для розничного кредитования (ФЛ)**. Вам предстоит проектировать модели данных, работать с Big Data инструментами и внедрять передовые практики с использованием AI-агентов для оптимизации аналитических процессов.* проектировать модели данных, ETL-пайплайны и отдельные компоненты Feature Store * Сбор и анализ требований, согласовывание проектной документации * проводить реверс-инжиниринг существующего кода (SQL, PySpark), в том числе с привлечением современных AI-агентов * проектировать и согласовывать контракты на поставку данных (JSON-схемы) * разрабатывать правила проверки DQ, проектировать аналитические витрины и BI-дашборды для мониторинга качества данных, бизнес-показателей и отчетности* уверенное владение SQL, базовые навыки Python и начальный опыт работы со Spark / PySpark * опыт проектирования аналитических витрин и работы с полуструктурированными данными (JSON) на уровне СУБД * понимание принципов и методов организации проверок качества данных внутри хранилища * опыт написания бизнес-требований, технических заданий на разработку, ведения задач в Jira или аналогичных таск-трекерах Будет плюсом: * базовое понимание Data Science, жизненного цикла ML-моделей и практический опыт разработки Feature Store * знание специфики банковской сферы и бизнес-процессов кредитования физических лиц (ФЛ) * понимание слоев хранилища, OLTP/OLAP, нормальных форм, методологий Инмона и Кимбалла, архитектуры «звезда» * опыт разработки BI-дашбордов и проектирования аналитических витрин под них * AI и современный стек: опыт работы с LLM, AI-агентами и практиками vibe-coding. Применение агентов для анализа неструктурированных данных (Confluence) и автоматизации разбора SQL/Python-кода * опыт разработки специализированных моделей данных, описания ETL/ELT-пайплайнов сборки и создания методик (Data Playbooks) для обучения и работы AI-агентов с корпоративными знаниями и кодом.* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * офисный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования) * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций) * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * 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 Сбера.

See also