Сбербанк продолжает развитие платформы больших данных. Мы ищем студентов, интересующихся наукой о данных. Преимущество отдаем кандидатам, обучающимся в лучших технических и экономических вузах, в специализации которых присутствуют слова "компьютерные науки". О команде: В команду «Гео и Графы» кластера «Data Science и клиентская аналитика» корпоративного блока Сбербанка мы ищем специалистов по работе с данными. Часть команды уже функционирует в московском офисе, в Санкт-Петербурге расширяется команда. Вам предстоит работать с графами связей, строить витрины данных, использующиеся для построения моделей и автоматизации, применять алгоритмы машинного обучения для построения моделей. Обязанности Функциональные обязанности: · Обеспечение сбора и организация процесса загрузки данных в аналитические системы, включая получение структурированных и не структурированных данных из различных источников, подготовку, очистку и предобработку данных из внешних источников, построение агрегатов · Исследование источников данных · Создание алгоритмов загрузки данных в витрины · Написание функций и хранимых процедур для преобразования и агрегации данных · Настройка первичной обработки данных от источников (очистка, обогащение и т.д.) · Разработка новых витрин/объектов исходя из требований аналитиков данных Требования Обучение на очной основе в бакалавриате\специалитете, магистратуре, аспирантуре; Знание ООП Языки программирования scala/java Знание SQL: индексы и их применение, написание хранимых процедур, создание витрин (желателен опыт оптимизации) Python, знание стандартных структур данных python Понимание процессов ETL, ELT Знания предметной области «Банки и финансы» Как преимущество Знание Spark, PySpark, особенности написания кода для стека Hadoop, Spark, использование UDF Знание особенностей программирования в распределённых системах Опыт работы с noSql базами Условия Мы предлагаем: Оплачиваемую стажировку от 3 до 6 месяцев с дальнейшей возможностью приема в штат; Уютный офис в Санкт-Петербурге, ст.м.Нарвская; Корпоративное обучение, доступ к обучающим ресурсам, Интересные, сложные, амбициозные задачи; Профессиональный рост в молодой и сильной команде; Гибкое начало дня.
Адрес
Санкт-Петербург