Текст заказа
Tech Lead Data engineer
Компания: Sber
Город: Moscow
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.
* 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.
### **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.