- Страна
- Россия
- Зарплата
- 200 000 ₽ – 350 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Engineer / MLE (Big Data + GenAI)
Оценка ИИОтличное предложение от топового работодателя с прозрачной системой роста, современным стеком без легаси и сильным соцпакетом. Высокий годовой бонус и работа с GenAI делают вакансию крайне привлекательной.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует уверенного владения стеком Big Data (Spark, Hadoop, Kafka) и навыков на стыке инженерии данных и машинного обучения. Высокая планка ответственности за качество данных в масштабах крупнейшего банка страны добавляет сложности.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная вилка 200-350к gross соответствует рыночному уровню для Middle/Middle+ специалистов в Москве. С учетом годового бонуса 15%+ совокупный доход находится в верхнем дециле рынка.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Сбер уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Сбера и создавайте будущее маркетинга на стыке Big Data и GenAI!
Описание вакансии
Data Engineer / MLE
Позиция: Middle/Middle+ Data Engineer / MLE (Big Data + GenAI)
Куда: Сбер, Команда Автономного кампейнинга
Формат работы: офис + гибрид — Москва, современный офис
Вилка gross: ~200-350 тр + годовой бонус 15+%
Что нужно делать?
• Проектировать архитектуру хранилищ (GreenPlum, Hadoop) и аналитических витрин
• Строить ETL/ELT-пайплайны на Spark и Kafka для потоковой и батчевой обработки
• Деплоить мультиагентные системы, мониторить качество данных и отказоустойчивость
• Автоматизировать контроль качества и участвовать в CI/CD
Требования:
• Опыт DE/MLE от 2 лет
• SQL (сложные запросы, оптимизация), Python/Scala + pySpark
• Знание Hadoop, Spark, Hive, Kafka, понимание DevOps
• Ответственное отношение к качеству данных
• Будет плюсом: MLOps, Kubernetes, Docker, опыт real-time обработки
Что предлагаем:
• Уникальный продукт на стыке GenAI и маркетинга без легаси и бюрократии
• Современный офис с фитнес-залом, ДМС, белая ЗП + годовой бонус 15+%
• Доступ к огромным данным и вычислительным мощностям Сбера
• Профильное обучение за счёт компании, сильная команда профессионалов
Ответы на 10 важных вопросов:
- Данные: Hadoop (весь объём данных Сбера), GreenPlum, внешние API
- Железо: кластеры Spark/Hadoop, Kubernetes до 64 ядер / 512 ГБ RAM
- Масштаб влияния на core-бизнес: прямое – платформа управляет маркетинговыми кампаниями и влияет на P&L
- Уровень развития data-инженерии в компании: все бизнес-линии покрыты ML, данные — фундамент для AI-решений
- Роль data-инженера в продукте: DE/MLE строит фундамент данных, обеспечивает надёжность пайплайнов и качество данных для моделей и аналитики
- Бэкграунд у вашего руководителя: Linkedin
- Как часто вам будут мешать работать: ежедневные стендапы + 1–2 встречи с бизнесом в неделю
- Карьерный рост: формализованная матрица компетенций, регулярные ревью и защита грейдов
- Prod/Research: 50/50
- Функция сервиса или лидера: сервисная – поддержка и развитие data-инфраструктуры
*📧 Отправить CV:* Откликнуться, тема «Data Engineer в Автономный кампейнинг», или TG Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Greenplum
- Hadoop
- Apache Spark
- Apache Kafka
- ETL
- SQL
- Python
- Scala
- PySpark
- Hive
- DevOps
- MLOps
- Kubernetes
- Docker
- CI/CD
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков оптимизации обработки больших данных.
Расскажите о методах оптимизации Spark-джобов при работе с перекосом данных (data skew).
Оценка понимания архитектуры потоковой передачи.
В каких случаях вы выберете Kafka Streams вместо Spark Streaming для обработки данных в реальном времени?
Проверка опыта работы с GreenPlum.
Как устроено распределение данных в GreenPlum и на что влияет выбор ключа дистрибуции?
Оценка навыков MLE и MLOps.
Как вы организуете мониторинг качества данных (data drift) в пайплайне, питающем ML-модель?
Проверка архитектурного мышления.
Опишите процесс проектирования аналитической витрины с нуля: от сырых данных в Hadoop до финального слоя в GreenPlum.
Похожие вакансии
Data engineer
MLOps-инженер
Data Engineer / Big Data Developer
Data инженер Middle
Data engineer
Middle+ Data инженер
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!