Мы — команда MLOps Tools в Блоке «Риски» Сбера. Наш основной продукт — Feature Store. Это совершенно новый инструмент собственной разработки, который кардинально ускоряет работу Data Scientists: помогает быстро собирать обучающие выборки и бесшовно внедрять модели в продакшн, напрямую влияя на time-to-market моделей машинного обучения, принимающих решения в банке. Feature Store уже встраивается в ключевые процессы блока, позволяя внедрять новые модели и ставить на автодообучение существующие. Мы решаем стратегически важные задачи, а команда и продукт развивается стремительно. Мы ищем человека, который готов создавать новый и крутой инструмент вместе с нами.Обязанности Сбор и анализ требований к продукту со стороны пользователей (аналитиков, Data Scientists, инженеров данных) Формирование и ведение бэклога задач по развитию продукта, а так же анализ и декомпозиция задач Подготовка и ведение технической и пользовательской документации Разработка solution-архитектуры приложения, в т.ч. проектирование API Проектирование и проработка межсистемного взаимодействия: интеграция с DWH, внешними сервисами, платформами ML и другими системами. Взаимодействие с командой backend и frontend разработчиков Требования Глубокое знание SQL, опыт написания и оптимизации сложных аналитических запросов (в т.ч. разработка витрин, отчетов и т.п.) Опыт кросс-командного взаимодействия при решении сложных задач Опыт разработки и развития IT-продукта. Знание продуктовый подхода. Опыт анализ и декомпозиции задач, подготовки технических заданий для backend-разработчиков (java) и frontend-разработчиков (react) Навыки проектирования API и межсистемного взаимодействия (REST, gRPC, очереди сообщений и др.). Опыт проектирования и проработки интеграционных решений между сервисами, DWH, внешними системами и приложениями. Опыт разработки и ведения технической и пользовательской документации по продукту Будет преимуществом Понимание архитектуры DWH, принципов проектирования витрин данных и ETL/ELT-процессов Опыт сбора, анализа и формализации требований к данным для ML-моделей и сервисов работы с витринами. Понимание жизненного цикла ML-моделей с точки зрения работы с данными Опыт взаимодействия с командами Data Science и data engineer Опыт участия во внедрении ML-моделей в промышленные системы Опыт анализа и оптимизации бизнес-процессов Знание языка программирования (python, java и т.д.) Опыт работы с большими данными (hadoop, pyspark и т.д.) Условия комфортный современный офис рядом с метро Тульская: предполагается гибридный график работы ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-парнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Похожие вакансии