Data инженер / Data аналитик (HR платформа, г. Новосибирск)

Описание

Сбер продолжает реализовывать масштабный проект по созданию технологической HR-платформы нового поколения (PaaS/SaaS). Мы набираем команды под создание бизнес-сервисов, которые обеспечат автоматизацию всех бизнес-процессов полного цикла HR. Проект создается с применением лучших практик компонентно-реактивного подхода, у нас совсем нет legacy и есть полная свобода в выборе инструментов. У тебя будет отличная возможность не только расширить экспертизу команды, но и создать совместными усилиями успешный коммерческий продукт. Первый этап отбора на эту вакансию - общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача - уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!

Обязанности

* разрабатывать и оптимизировать сложные SQL-запросы (оконные функции, рекурсивные CTE, динамический PIVOT) * проектировать надежные DAG-пайплайны (в Airflow, dbt или аналогах), где каждый узел — это производный SQL-таблица или вьюха * настраивать материализованные представления, партиционирование и индексы для ускорения работы с терабайтами данных * проводить ревью кода коллег по SQL-стандартам (читаемость, производительность, безопасность). * работать с сырыми данными из разных источников (CRMs, логи, API) — очистка, дедупликация, денормализация через SQL * автоматизировать проверки качества данных (data quality tests) с помощью SQL-скриптов.

Требования

* уверенное знание ANSI SQL (диалект PostgreSQL, ClickHouse, Snowflake, BigQuery или MS SQL — любой, но с пониманием отличий) * умение читать и писать тяжелые аналитические запросы, такие как: * WINDOW FUNCTIONS (ROW\_NUMBER, LAG/LEAD, SUM OVER) * Рекурсивные WITH RECURSIVE * GROUP BY ROLLUP/CUBE * работа с JSON/Array внутри SQL * понимание внутреннего устройства БД: планы выполнения, EXPLAIN ANALYZE, разница между HASH JOIN, MERGE JOIN, NESTED LOOP * опыт оптимизации «тормозящих» запросов: рефакторинг подзапросов, замена OR на UNION, устранение сканов таблиц там, где нужен поиск по индексу * умение проектировать схемы: нормализация/денормализация, выбор типов данных, первичные/внешние ключи.

Условия

* гибридный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты и годовую премию * проект, не имеющий аналогов на российском рынке * уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * бесплатную подписку СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.