В кластере генеративных рекомендаций мы строим индивидуальные клиентские сценарии на стыке больших данных, истории общения и генеративного ИИ. Конкретно наша команда «Центр коммуникаций» извлекает знания из эпизодов общения с клиентами (транскрибированные записи переговоров, чаты переписок, общение с AI‑помощником и т.д.). Вызовом для нас стал проект реализации для кластера единого, надежного и содержательного хранилища всех коммуникаций банка с клиентом. Это «источник правды», от которого зависит точность управленческих решений и персонализация сервиса. Поэтому к нашим отлаженным процессам на LLM-инструментах добавляем надежные промышленные ETL-процессы. Для нас это узкое место – приходится привлекать Дата-Инженеров из других команд. Мы ищем того, кто возьмет SQL-разработку в свои руки и снимет это ограничение. Новому члену команды предстоит на основе ТЗ аналитиков создавать быстрый и надежный код для расчетов, грамотно организовывать хранение и обработку данных, обеспечивая бесперебойную поставку информации внутренним заказчикам как в промышленном, так и в лабораторном контуре. Обязанности разработка витрин данных по техническим заданиям организация сбора и загрузки структурированных и неструктурированных данных из различных источников. Подготовка, очистка и предобработка данных оптимизация процессов обработки и хранения больших объемов информации написание и оптимизация сложных SQL-запросов разработка функций и хранимых процедур на PL/pgSQL разработка и поддержка DAG'ов (Directed Acyclic Graphs) в Apache Airflow для оркестрации и автоматизации регулярных ETL-процессов обновления данных работа на тестовых средах, участие в приемо-сдаточных испытаниях (ПСИ) и сопровождение вывода релизов в промышленную эксплуатацию обеспечение качества данных: настройка автоматических проверок целостности, консистентности и полноты загружаемой информации (Data Quality) работа в качестве третьей линии поддержки (3ЛС): поиск и устранение причин инцидентов и падений потоков обработки данных управление бэклогом задач: приоритизация доработок, коммуникация с аналитиками и разработчиками смежных команд. Требования знание одного или нескольких диалектов SQL (структура хранения, написание продвинутых запросов, оптимизация), опыт создания/изменения объектов БД промышленный опыт работы с СУБД и хранилищами данных (GreenPlum, PostgreSQL, Elasticsearch и т.д.) опыт работы с системами контроля версий Git/Bitbucket; знание Python на базовом уровне. Будет плюсом: опыт работы с Jira, Confluence опыт работы с оркестраторами (Apache Airflow, Dagster, Prefect) будет значительным преимуществом. Готовность освоить Airflow в короткий срок опыт проведения Code Review знание банковских продуктов корпоративного бизнеса. Условия Что мы предлагаем: • удобный офис в СПб на ул. Уральской, дом 1 (с шатлами от метро) • офисный формат работы • регулярный пересмотр заработной платы и возможность получения годовой премии • доступ к более чем 400 образовательным программам СберУниверситета • программу адаптации и поддержку наставника на первых этапах работы • расширенную медицинскую страховку (ДМС) и выгодные условия страхования для членов семьи • ипотечные программы для сотрудников • бесплатные подписки СберПрайм+ и бонусы партнёров • вознаграждения за рекомендации кандидатов.
Похожие вакансии