Data Engineer
вакансия от 12.06.2026Зарплата от 0 руб
Работодатель: Сбербанк России, ПАО
Показать контакты
Показать контакты
График работы: Полный рабочий день
TVtoken
Дополнительный заработок в свободное время за просмотр обзоров товаров и услуг. Получай деньги на карту! Никаких вложений, кроме 5 минут в день вашего времени!
Должностные обязанности
Мы – Трайб «Риски Розничного бизнеса», наш основной продукт Кредитная Машина (КМ) – ключевая риск-платформа Сбера. КМ предназначена для обработки заявок на кредиты физических лиц в Сбере. Система интегрирована с большим числом систем для обогащения данными. В систему встроены модули принятия решений на основе собранных данных. КМ работает в режиме 24х7 и обрабатывает все заявки на кредиты физических лиц, рассматриваемые Сбером. Обязанности разработка и сопровождение пайплайнов обработки и трансформации данных работа с большими объёмами данных с использованием pandas, numpy, polars написание SQL-запросов для аналитики, подготовки и валидации данных работа с gRPC-сервисами внутренних систем банка: интеграция, отладка, понимание принципов межсервисного взаимодействия интеграция ML-моделей в продуктовые системы написание технической документации: описание компонентов, схемы взаимодействия, регламенты. Требования опыт разработки на Python от 3 лет, в том числе написание бизнес-логики и скриптов автоматизации уверенная работа с библиотеками обработки данных: pandas, numpy, polars уверенный SQL: аналитические запросы, работа с большими объёмами данных опыт работы с PySpark для распределённой обработки данных понимание принципов gRPC / protobuf, опыт работы с готовыми gRPC-сервисами на стороне клиента понимание ML (train/inference): xgboost, catboost, lightgbm — интеграция моделей в продуктовые системы опыт работы с HTTP(S), RESTful API опыт работы с Docker; базовые знания Kubernetes и Helm опыт работы с Git будет плюсом: опыт работы в банковской или финансовой сфере, понимание процессов кредитования Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская график работы- гибрид ежегодный пересмотр зарплаты, 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-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Мы – Трайб «Риски Розничного бизнеса», наш основной продукт Кредитная Машина (КМ) – ключевая риск-платформа Сбера. КМ предназначена для обработки заявок на кредиты физических лиц в Сбере. Система интегрирована с большим числом систем для обогащения данными. В систему встроены модули принятия решений на основе собранных данных. КМ работает в режиме 24х7 и обрабатывает все заявки на кредиты физических лиц, рассматриваемые Сбером. Обязанности разработка и сопровождение пайплайнов обработки и трансформации данных работа с большими объёмами данных с использованием pandas, numpy, polars написание SQL-запросов для аналитики, подготовки и валидации данных работа с gRPC-сервисами внутренних систем банка: интеграция, отладка, понимание принципов межсервисного взаимодействия интеграция ML-моделей в продуктовые системы написание технической документации: описание компонентов, схемы взаимодействия, регламенты. Требования опыт разработки на Python от 3 лет, в том числе написание бизнес-логики и скриптов автоматизации уверенная работа с библиотеками обработки данных: pandas, numpy, polars уверенный SQL: аналитические запросы, работа с большими объёмами данных опыт работы с PySpark для распределённой обработки данных понимание принципов gRPC / protobuf, опыт работы с готовыми gRPC-сервисами на стороне клиента понимание ML (train/inference): xgboost, catboost, lightgbm — интеграция моделей в продуктовые системы опыт работы с HTTP(S), RESTful API опыт работы с Docker; базовые знания Kubernetes и Helm опыт работы с Git будет плюсом: опыт работы в банковской или финансовой сфере, понимание процессов кредитования Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская график работы- гибрид ежегодный пересмотр зарплаты, 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-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Требования к кандидату
Образование: Общее образование
Опыт работы: 5 лет
Образование: Общее образование
Опыт работы: 5 лет
Адрес места работы
г Москва, Центральный федеральный округ,Москва
г Москва, Центральный федеральный округ,Москва