- Страна
- Россия
Python Developer (One Day Offer в блок Финансы)
Оценка ИИОтличное предложение от топового работодателя с возможностью быстрого найма (One Day Offer). Проект предполагает работу с передовыми технологиями и большими данными, что гарантирует профессиональный рост.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованием к опыту работы от 5 лет и необходимостью владения стеком на стыке Backend и Big Data (Spark, HDFS, Kafka). Ожидается экспертный уровень владения SQL и глубокое понимание архитектурных принципов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ объявлении зарплата не указана, однако для позиции Python-разработчика с опытом 5+ лет в финансовом секторе Москвы рыночные предложения обычно начинаются от 350 000 рублей. Сбер традиционно предлагает конкурентные условия, соответствующие или слегка превышающие средние показатели по рынку для Senior/Lead специалистов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
One Day Offer: заходи в команду, которая двигает финансы на терабайтах данных! *🔥*
На связи блок «Финансы» в Сбере! Мы строим системы, которые автоматизируют казначейство, риск‑менеджмент, отчётность — и добавляем AI для точных прогнозов.
На One Day Offer мы хотим найти коллег сразу в 3 продуктовые команды. Базовый стек и уровень задач одинаковы — выбирай направление по душе:
*✔️* BigData: Spark (batch+streaming), сложные SQL‑оптимизации, DWH/Data Lake.
*✔️* Микросервисы: Python (FastAPI/Django), API, интеграции с системами.
От тебя ждём: Python от 5 лет, экспертный SQL, PySpark, SOLID/asyncio, HDFS/Kafka.
*👉* Регистрируйся поОткликнуться. Встречаемся 8 августа!
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Spark
- SQL
- PySpark
- FastAPI
- Django
- Kafka
- HDFS
- SOLID
- asyncio
- Big Data
- DWH
- Data Lake
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу с терабайтами данных в финансовом секторе, где производительность критична.
Расскажите о вашем опыте оптимизации PySpark приложений. Какие техники вы использовали для борьбы с data skew?
Сбер ищет экспертов, способных писать поддерживаемый код.
Как вы применяете принципы SOLID в асинхронных Python-приложениях (asyncio)? Приведите пример из практики.
Работа в блоке «Финансы» требует интеграции множества систем.
Опишите ваш опыт проектирования отказоустойчивых интеграций с использованием Kafka. Как вы обеспечиваете гарантию доставки сообщений?
Упоминаются сложные SQL-оптимизации.
Какие инструменты и подходы вы используете для профилирования и ускорения тяжелых аналитических запросов в DWH?
Вакансия Lead-уровня (судя по контексту 5+ лет и ссылке).
Как вы подходите к выбору между пакетной (batch) и потоковой (streaming) обработкой данных для конкретной бизнес-задачи?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
