Data engineer

Описание

Команда РосФинМониторинг запускает революционный инструмент в борьбе с отмыванием денег и финансированием терроризма — **Расширенную выписку клиентов физических лиц**. Это не очередная форма отчетности. Это глубокий, всеобъемлющий цифровой портрет финансового поведения, который навсегда изменит ландшафт финансового контроля в стране. И мы — IT-команда, которая стоит у истоков его создания. Мы ищем не просто исполнителей. Мы ищем **архитекторов финансовой безопасности**. **В чем суть вызова?** Представьте себе не просто базу данных, а **целую вселенную финансовых транзакций**: миллиарды записей, тысячи взаимосвязей, скрытые паттерны и аномалии. Ваша задача — не просто собрать эти данные, а осмыслить их, структурировать и превратить в мощнейший аналитический инструмент. Вам предстоит работать с ядром данных крупнейшего Банка России. Вы будете не просто «брать данные», вы будете **проводить цифровую археологию**: погружаться в онтологии финансовых сущностей, понимать жизненный цикл транзакции от авторизации до отчета и выявлять те самые «узкие места», где может теряться критически важная информация.

Обязанности

\- аналитика данных в источниках (исследование, проектирование и разработка модели данных, хранилищ и витрин данных, механизмов наполнения хранилищ из источников данных), \- проектирование и реализация витрин данных. **Основные фронты работ:** 1. Исследование: Глубокий анализ утвержденного формата отчета (ФЭС). Изучение и реверс-инжиниринг огромного ландшафта IT-систем банков-источников. Понимание, как устроены их DWH, CDC, витрины данных. 2. Data Engineering & ETL/ELT: Разработка высокопроизводительных конвейеров данных. Решение задач по очистке, нормализации, обогащению и трансформации данных из сотен разнородных источников в единую, строгую модель. 3. Аналитика и Качество данных: Построение мета-модели данных, создание словарей и справочников. Поиск аномалий и обеспечение безупречного качества данных на входе и выходе системы.

Требования

\- опыт работы в качестве инженера (аналитика) данных от 3 лет, \- опыт работы с PostgreSQL (PL/pgSQL), \- опыт работы с Apache Spark (Jupyter, SparkSQL), \- владение SQL на продвинутом уровне (оконные функции, физические джойны), \- опыт обработки больших объёмов данных (сотни ТБ на таблицу), \- владение базовыми навыками DevOps (Jira, Git, Confluence), \- аналитический склад ума, умение "понимать" данные и их назначение для продукта, \- навыки проектирования баз данных и построения ER-диаграмм. **Будет плюсом:** \- знание Python на уровне функциональной и объектно-ориентированной парадигм программирования, \- знание Pandas, навыки EDA, \- знания алгоритмов и структур данных, понимание сложности алгоритмов в нотации Big O.

Условия

* комфортный современный офис рядом с м. Верхние Котлы, бц Чайка * график работы – **офис** * ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия * 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 * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.