Адресг. Москва, Центральный федеральный округ,Москва
Требования к кандидату
Образование: общее образование
Опыт работы: от 5 лет
Место работы и занятость
График: полный рабочий день
Место работы: г. Москва, Центральный федеральный округ,Москва
Описание
Наша команда занимается амбициозной и стратегически важной задачей
Построение единого хранилища данных блока B2C
Централизованное и эталонное место хранения данных
Мы ищем сильного инженера данных для работы с крупными распределенными системами
Наш стек строится вокруг экосистемы Hadoop, и мы активно развиваем платформу в сторону Data Lakehouse на базе Apache Iceberg и Data Streamhouse на базе Kafka и Apache Flink
Вам предстоит работать с высоконагруженными системами, потоковой обработкой и участвовать в построении единого хранилища данных компании
Обязанности разработка и оптимизация витрин данных: Проектирование и реализация эффективных ETL и ELT процессов для витрин данных с использованием Apache Spark и Greenplum
Обеспечение высокой производительности и отказоустойчивости пайплайнов. потоковая обработка данных (RT и NRT): Разработка и поддержка стриминговых пайплайнов
Построение NRT пайплайнов обработки данных из Kafka в Apache Iceberg (Kafka2Iceberg) и RT пайплайнов между Kafka (Kafka2Kafka) с использованием Apache Flink и Spark Structured Streaming
Архитектура данных: активное участие в разработке архитектуры решения потоковой обработки данных Data Streamhouse данных для обеспечения разработка предложений по развитию Data Lakehouse, внедрение best practices работы с Apache Iceberg (оптимизация партиционирования, compaction, time travel)
Инженерные практики: реализация механизмов инкрементальной загрузки данных для минимизации времени обработки и нагрузки на источники разработка и документирование API (на Java или Scala) для доступа к данным витрин и сервисам семантического слоя Производительность и качество: глубокая оптимизация Spark-приложений, включая использование векторного движка Gluten/Velox для ускорения рабочих нагрузок разработка решений для сверки и контроля качества данных (Data Quality) с использованием Spark и Python
DevOps и CI/CD: Внедрение разработанных решений в продуктовую среду
Настройка пайплайнов сборки и деплоя в Jenkins, управление зависимостями задач в Oozie или современных оркестраторах
Коммуникация: Взаимодействие с внутренними бизнес заказчиками для уточнения и согласования требований, презентация доработок сервиса
Будет большим плюсом: опыт внедрения промышленных пайплайнов пакетной передачи данных. опыт внедрения промышленных пайплайнов потоковой передачи данных. опыт внедрения Gluten/Velox или аналогичных векторизованных движков. навыки сборки и развертывания Doker-образов приложений
Условия офисный формат работы (м Кутузовская ул
Поклонная 3) годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития регулярные митапы и развитое DS-community 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 Сбер