Data Engineer (с фокусом на разработку и тестирование ETL/ELT)
Обязанности: Мы— команда управления качеством в контактном центре Сбера. Мы строим интеллектуальную систему контроля качества сервиса, которая помогает нам обеспечивать высокий уровень клиентской удовлетворенности и работать с обратной связью. Присоединяйтесь, если хотите строить крутой клиентский сервис с помощью самых современных технологий Мы ищем: Инженера данных, который не только умеет строить ETL-пайплайны и витрины, но и мыслит как инженер по качеству данных (Data QA), проходя полный цикл: от проектирования и разработки скриптов сбора данных до внедрения комплексных стратегий их тестирования. Обязанности · Разработка и поддержка ETL/ELT скриптов и пайплайнов. · Написание и оптимизация SQL-запросов для извлечения и преобразования данных. · Помощь в мониторинге выполнения джобов, поиск и первичный анализ ошибок. · Тестирование данных, как код: - разработка и внедрение стратегии тестирования (Data Testing Strategy) для пайплайнов данных. - будет преимуществом - написание и поддержка автоматических тестов для данных: проверка целостности (integrity), свежести (freshness), качества (quality), соответствия схеме (schema conformity), точности бизнес-правил (accuracy). - будет преимуществом - интеграция тестов в CI/CD пайплайны (с использованием, например, dbt test, Python-скриптов, Unit-тестов). · Работа с документацией по существующим процессам и создание новой. · Активное участие в код-ревью, изучение лучших практик командной разработки витрин. Требования Обязательные требования (Must have): · Понимание основ SQL: умение писать запросы с JOIN, GROUP BY, подзапросами. Оконные функции — будут преимуществом. · Практические знания и навыки Python для целей ETL: понимание структур данных, работа с библиотеками (Pandas, Requests), написание скриптов. · Понимание принципов работы баз данных: что такое индекс, нормализация, транзакция. · Понимание принципов ETL/ELT и зачем это нужно. · Опыт с фреймворками оркестрации: Airflow, Trino, Dagster или аналоги. · Опыт тестирования данных: практическое применение одного из подходов/инструментов: dbt test, Great Expectations, Pandas/Spark + pytest, unit-тестирование. Будет огромным плюсом (Nice to have): · Опыт работы с любым из классических DWH (PostgreSQL, ClickHouse и т.д.) или облачными платформами (Redshift) даже в учебных целях. · Основы командной строки (Linux). · Понимание контейнеризации (Docker) · Умение работать с API. Условия формат работы - офис комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская корпоративный спортзал и зоны отдыха уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития программа адаптации и помощь руководителя на старте расширенный ДМС и льготное страхование семьи гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнёров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера корпоративная пенсионная программа.
Образование: Не указано