| Обязанности: | «Единый Семантический Слой» (ЕСС) - единое облако данных. Модель: Данные в ЕСС объединены в единую модель, имеют сквозную идентификацию объектов и размечены единой нормативно-справочной информацией. Основные драйверы создания ЕСС: формирование регуляторной отчетности и миграция риск-инфраструктуры на данные единой корпоративной аналитической платформы. Предметная область: «ПКАП» – приложение корпоративной аналитической платформы Модель данных: витрины данных формируются в базе данных PostgreSQL. Источниками служат другие автоматизированные системы (АС). Визуализация и вывод: для представления витрин используется Qlik Sense. Интеграция: обмен данными осуществляется через публикацию в топиках Kafka и интеграцию по REST API. Основные драйверы: потребность бизнес-подразделений в управленческой отчетности. Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в Сберчате, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех! Обязанности работа с DWH, проектирование схем для хранения данных загрузка данных в DWH из различных источников (как внутренние БД, так и внешние аналитические платформы и т.д.) проектирование и разработка ETL процессов поиск ошибок и аномалий в данных, автоматизация проверок качества данных подготовка и поддержание в актуальном состоянии каталога метаданных разработка кода в соответствии с требованиями к предоставлению данных подотчетной предметной области единого семантического слоя ревью и оптимизация ранее разработанного (автосгенерированного) кода разработка и прогон автотестов на разработанный/доработанный код подготовка дистрибутивов и описания в соответствии с требованиями оформления Банка участие в проектировании логической модели данных. Требования опыт работы в роли разработчика в проектах по разработке и/или модификации и/или внедрению ПО понимание принципов организации хранилищ данных, внутренней архитектуры Hadoop и Spark. Опыт работы с DWH опыт работы с ETL инструментами уверенное знание SQL, умение строить сложные запросы и оптимизировать производительность понимание методологии DevOps навыки работы с BitBucket, Jenkins, Nexus или аналогичными инструментами DevOps опыт командной разработки с использованием программных продуктов Confluence и Jira (желательно) навык Java разработки, уровень junior – будет плюсом. Условия комфортный современный офис по адресу: Уральская 1 формат работы – офис/гибрид ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития программа адаптации и помощь руководителя на старте 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. |
|---|