Tech Lead Data engineer

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.

• 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.
• потоковая 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.

• 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.

• 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.