Руководитель направления разработки признаков ML-моделей ЮЛ

Руководство командой Data Engineers: постановка целей, распределение задач, менторинг и контроль качества выполнения;

Проектирование, реализация и сопровождение ETL/ELT-процессов на базе Airflow, Hadoop, PySpark, Python;

Разработка и оптимизация высоконагруженных приложений обработки данных, профилирование и устранение узких мест;

Настройка и поддержка отказоустойчивых пайплайнов данных с контролем качества, ретраями и SLA;

Проведение code review, внедрение стандартов разработки и практик тестирования, участие в принятии архитектурных решений;

Поддержка и развитие хранилищ данных;

Взаимодействие с заказчиками и разработчиками: интеграция источников данных, формирование требований, согласование SLA;

Ведение процессов и коммуникаций в Jira: контроль прогресса, отражение статуса задач, поддержка прозрачности работы команды.

Python - уверенное знание структур данных и алгоритмов, применение принципов ООП и ФП, опыт написания тестируемого и поддерживаемого кода, использование библиотек для обработки и анализа данных (pandas, numpy), навыки отладки и профилирования приложений;

PySpark - опыт разработки и оптимизации распределённых приложений обработки данных, уверенное знание ключевых трансформаций и действий, умение управлять разделами (partitions), использовать broadcast join и другие техники оптимизации, опыт профилирования приложений Spark;

Apache Airflow - уверенное владение DAG-ориентированным подходом, опыт проектирования сложных ETL/ELT-процессов, настройка SLA, ретраев и сенсоров, интеграция с внешними системами, мониторинг и отладка пайплайнов;

Hadoop - знание принципов работы HDFS и YARN, управление ресурсами и квотами, понимание влияния параметров конфигурации на производительность и отказоустойчивость;

SQL и базы данных - опыт написания сложных SQL-запросов с использованием аналитических оконных функций, оптимизация запросов под большие объёмы данных;

Опыт промышленной эксплуатации высоконагруженных систем обработки данных, включая настройку мониторинга, алертинга и автоматического восстановления пайплайнов;

Опыт проведения code review: умение выявлять потенциальные узкие места, давать конструктивную оценку.

Стабильную работу в одном из крупнейших банков страны;
Сильное DS community, большое разнообразие рабочих и внерабочих активностей. telegram: @aaanalytics;
Конкурентную заработную плату, соцпакет;
Условия для роста и развития (в т.ч. конференции, тренинги, внутренние программы развития);
Дружный коллектив единомышленников (все специалисты, занимающиеся машинным обучением объединены одним департаментом для максимально плотного и продуктивного обмена знаниями);
Передовой стек технологий, высокопроизводительное оборудование;
Возможность решать разнообразные прикладные задачи с выводом в промышленную эксплуатацию, возможность существенно влиять на результат (в т.ч. в бизнес-смысле) и способы его достижения (вплоть до внесения изменений в архитектуру);
Квартальный бонус по результатам работы;
ДМС, страхование жизни;
корпоративное обучение.