Наша команда занимается амбициозной и стратегически важной задачей – построение единого хранилища данных блока B2C - централизованное и эталонное место хранения данных. Мы ищем сильного инженера данных для работы с крупными распределенными системами. Наш стек строится вокруг экосистемы Hadoop, и мы активно развиваем платформу в сторону Data Lakehouse на базе Apache Iceberg и Data Streamhouse на базе Kafka и Apache Flink. Вам предстоит работать с высоконагруженными системами, потоковой обработкой и участвовать в построении единого хранилища данных компании.

Обязанности

* **разработка и оптимизация витрин данных:** Проектирование и реализация эффективных **ETL** и **ELT** процессов для витрин данных с использованием **Apache Spark** и **Greenplum**. Обеспечение высокой производительности и отказоустойчивости пайплайнов.

* п**отоковая обработка данных (RT и NRT):** Разработка и поддержка стриминговых пайплайнов. Построение NRT пайплайнов обработки данных из **Kafka** в **Apache Iceberg** (**Kafka2Iceberg**) и RT пайплайнов между **Kafka** (**Kafka2Kafka**) с использованием **Apache Flink** и **Spark Structured Streaming**.

**Архитектура данных:**

* активное участие в разработке архитектуры **решения потоковой обработки данных Data Streamhouse** данных для обеспечения

* разработка предложений по развитию **Data Lakehouse**, внедрение best practices работы с **Apache Iceberg** (оптимизация партиционирования, compaction, time travel).

**Инженерные практики:**

* реализация механизмов **инкрементальной загрузки** данных для минимизации времени обработки и нагрузки на источники

* разработка и документирование **API** (на **Java** или **Scala**) для доступа к данным витрин и сервисам семантического слоя

**Производительность и качество:**

* глубокая **оптимизация Spark-приложений**, включая использование векторного движка **Gluten/Velox** для ускорения рабочих нагрузок

* разработка решений для **сверки и контроля качества данных** (**Data Quality**) с использованием **Spark** и **Python**.

**DevOps и CI/CD:** Внедрение разработанных решений в продуктовую среду. Настройка пайплайнов сборки и деплоя в **Jenkins**, управление зависимостями задач в **Oozie** или современных оркестраторах.

**Коммуникация:** Взаимодействие с внутренними бизнес заказчиками для уточнения и согласования требований, презентация доработок сервиса.

Требования

·      Уверенное владение языками: **SQL**, **Java** (или **Scala**), **Python** (как вспомогательный для **ad-hoc** анализа и **DQ**).

·      Глубокое понимание экосистемы **Apache Hadoop** (HDFS, YARN) и опыт работы с ней в продакшене.

·      Опыт разработки пайплайнов на **Apache Spark** (Core, SQL, Structured Streaming) уровня не ниже middle.

·      Опыт работы с потоковыми данными: **Apache Kafka** (как источник/приемник) и хотя бы одним фреймворком стриминговой обработки (**Apache Flink** или **Spark Streaming**).

·      Понимание форматов хранения данных (**Parquet, ORC, Avro**) и современных подходов к управлению Data Lakehouse (обязательно знание **Apache Iceberg**).

·      Опыт оптимизации производительности **Apache Spark** (настройка ресурсов, устранение перекосов данных, работа с memory, оптимизация shuffle).

**Будет большим плюсом:**

·      Опыт внедрения промышленных пайплайнов пакетной передачи данных.

·      Опыт внедрения промышленных пайплайнов потоковой передачи данных.

·      Опыт внедрения **Gluten/Velox** или аналогичных векторизованных движков.

·      Навыки сборки и развертывания **Doker**\-образов приложений.

Условия

* офисный формат работы (м Кутузовская ул. Поклонная 3)

* годовая премия

* корпоративный спортзал и зоны отдыха

* более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

* регулярные митапы и развитое DS-community

* расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

* гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбер.