Просмотр вакансии

Мы — команда MLOps Tools в Блоке «Риски» Сбера. Наш основной продукт — Feature Store. Это совершенно новый инструмент собственной разработки, который кардинально ускоряет работу Data Scientists: помогает быстро собирать обучающие выборки и бесшовно внедрять модели в продакшн, напрямую влияя на time-to-market моделей машинного обучения, принимающих решения в банке.

Feature Store уже встраивается в ключевые процессы блока, позволяя внедрять новые модели и ставить на автодообучение существующие. Мы решаем стратегически важные задачи, а команда и продукт развивается стремительно. Мы ищем человека, который готов создавать новый и крутой инструмент вместе с нами.

Обязанности

• Сбор и анализ требований к продукту со стороны пользователей (аналитиков, Data Scientists, инженеров данных)
• Формирование и ведение бэклога задач по развитию продукта, а так же анализ и декомпозиция задач
• Подготовка и ведение технической и пользовательской документации
• Разработка solution-архитектуры приложения, в т.ч. проектирование API
• Проектирование и проработка межсистемного взаимодействия: интеграция с DWH, внешними сервисами, платформами ML и другими системами.
• Взаимодействие с командой backend и frontend разработчиков

Требования

• Глубокое знание SQL, опыт написания и оптимизации сложных аналитических запросов (в т.ч. разработка витрин, отчетов и т.п.)
• Опыт кросс-командного взаимодействия при решении сложных задач
• Опыт разработки и развития IT-продукта. Знание продуктовый подхода.
• Опыт анализ и декомпозиции задач, подготовки технических заданий для backend-разработчиков (java) и frontend-разработчиков (react)
• Навыки проектирования API и межсистемного взаимодействия (REST, gRPC, очереди сообщений и др.).
• Опыт проектирования и проработки интеграционных решений между сервисами, DWH, внешними системами и приложениями.
• Опыт разработки и ведения технической и пользовательской документации по продукту

Будет преимуществом

• Понимание архитектуры DWH, принципов проектирования витрин данных и ETL/ELT-процессов
• Опыт сбора, анализа и формализации требований к данным для ML-моделей и сервисов работы с витринами.
• Понимание жизненного цикла ML-моделей с точки зрения работы с данными
• Опыт взаимодействия с командами Data Science и data engineer
• Опыт участия во внедрении ML-моделей в промышленные системы
• Опыт анализа и оптимизации бизнес-процессов
• Знание языка программирования (python, java и т.д.)
• Опыт работы с большими данными (hadoop, pyspark и т.д.)

Условия

• комфортный современный офис рядом с метро Тульская: предполагается гибридный график работы
• ежегодный пересмотр зарплаты и 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-парнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.