Проект: команда развивает аналитические продукты и сервисы для внутренних пользователей и внешних клиентов Экосистемы банка. В рамках направления участвуют в развитии внутреннего продукта – Корпоративное хранилище данных на платформах Hadoop и Greenplum. Данные используются аналитиками банка для управленческой отчетности, моделирования, data science и автоматизированных процессов. Используются данные внутренних систем банка и внешних источников (Единый государственный реестр ЮЛ/ИП, база арбитражных дел, портал госзакупок и др.).
Используемые инструменты: Hadoop, Greenplum, Oozie, Airflow, Nifi, Bash, Scala, Spark, Hive, Git, Jenkins, SonarQube.
Требования: опыт работы со Scala и sbt, стеком технологий Hadoop (HDFS, Hive, Spark версии 2 и выше, spark SQL).
Задачи:
— разработка ETL потоков на платформе Hadoop (Scala + Spark SQL);
— поиск возможностей оптимизации, повышение скорости расчёта и эффективности использования вычислительных ресурсов;
— повышение стабильности работы приложений, анализ типовых ошибок и рисков, развитие системы логирования для промышленной эксплуатации, участие в решении инцидентов;
— развитие системы контроля качества и автотестов.
Условия:
— возможность участия в интересном проекте;
— профессиональный и карьерный рост в компании;
— опыт работы в команде профессионалов;
— уровень заработной платы обсуждается индивидуально;
— формат работы офисный/гибридный в Москве;
— перспективы профессионального развития в России и зарубежных представительствах.
Location: Georgia; Belarus; Armenia; Serbia; Moldova; Kyrgyzstan; Uzbekistan; Dubai; Estonia; Finland; Greece; Montenegro; Poland; Romania; Bulgaria
Workplace: remote
About the Team
We are Quadcode, a fintech company excelling in financial brokerage activities and delivering advanced financial products to our global clientele. Our flagship product, an internal trading platform, is offered as a Software-as-a-Service (SaaS) solution to other brokers.
About the role
We’re looking for a Linux Administrator to join our Ops team — a team working at the intersection of infrastructure and software development, supporting applications built with PHP and Go.
The Ops team is responsible for keeping the infrastructure and services behind our products stable, secure and reliable in production. The team works across virtual machines, databases, CI/CD, monitoring, automation and internal platform services such as Thanos, Prometheus, Grafana, Ceph and profiling systems.
Our infrastructure supports the stable operation of a large-scale trading platform and includes 2,000+ virtual machines and 300+ physical servers, running predominantly on Ubuntu.
We work with Scrum, Agile and a data-driven approach, with two-week sprints and a strong focus on continuous improvement.
The position is full-time remote, with a flexible start time — anytime before 12:00 pm EET/EEST.
Why this role?
You won’t be focused on just maintaining servers or working with isolated infrastructure components.
You’ll be part of the team responsible for the production environment behind products used by millions of users, working directly with development teams, helping them troubleshoot infrastructure-related issues and keep their services running reliably in production.
It’s a good fit for an engineer who enjoys troubleshooting, automation and making infrastructure more reliable and scalable, rather than simply maintaining servers.
Tasks
Administer Linux servers (Ubuntu) across development and production environments.
Administer PostgreSQL databases and Greenplum clusters, including performance and reliability troubleshooting.
Administer and support KeyDB, ClickHouse and Kafka.
Configure and maintain infrastructure services such as Nginx, Jenkins, GitLab CI, DataHub, Allure and Airflow.
Automate infrastructure and operational tasks using Ansible, as well as scripting with Python, Bash and other languages.
Work with Docker and Kubernetes environments, including application deployments using Helm.
Monitor production systems, troubleshoot incidents and improve system performance and reliability.
Build and maintain CI/CD pipelines, working with tools such as GitLab CI and Jenkins.
Work with OpenStack and AWS infrastructure.
Support development teams with infrastructure-related issues and their working environments.
Work closely with the Infrastructure team to troubleshoot issues and coordinate infrastructure changes, including new hardware provisioning.
Contribute to security practices and PCI DSS requirements.
Requirements
3+ years of hands-on experience administering Linux servers in production environments.
Strong practical knowledge of Linux internals, networking, system services and troubleshooting.
Experience administering PostgreSQL and/or Greenplum.
Experience with containerization and orchestration technologies, including Docker and Kubernetes.
Hands-on experience with Ansible for infrastructure automation.
Good scripting skills with Python and/or Bash.
Hands-on experience with CI/CD, particularly GitLab CI and/or Jenkins.
Experience with monitoring, logging and system profiling, particularly Prometheus and Grafana.
Fluent Russian (C2 or higher) for communication with the team.
English B1+ for technical documentation and written communication.
Nice to have
DBA experience, including hands-on administration of databases and data infrastructure.
Experience with Patroni.
Experience supporting high-load or distributed production systems.
Experience with AWS and OpenStack.
Experience with PCI DSS.
Experience reading and/or writing code in PHP/Go.
Experience with Ceph.
Experience with fintech/trading.
We offer
Full-time remote work (service provider contract).
Competitive compensation (EUR).
Flexible working hours.
Corporate AI subscriptions (Claude, Gemini, GPT, etc.).
Access to a rewards marketplace offering products and language courses, redeemable using the company’s internal currency.
A strong team of engineers.
Positive and friendly atmosphere.
With a team of 500+ creative and tech-driven people across the globe, Quadcode is the place where ideas turn into impact, where every project is a chance to grow, innovate, and make your mark.
Join us today, and let's shape the future of fintech together!
Note: All applications will be treated with strict confidence. We thank all applicants for their interest, however, only those candidates selected for interviews will be contacted.
#LI-JM1
Задачи:
– Разрабатывать и дорабатывать ETL-процессы в Airflow
– Подключать новые источники данных
– Создавать и дорабатывать витрины
– Оптимизировать SQL-запросы в GreenPlum и PostgreSQL
– Работать с большими объемами данных
– Развивать процессы контроля качества данных
Требования:
– От 1 года опыта работы с данными
– Отличное знание SQL: JOIN, оконные функции, процедуры
– Умение профилировать и оптимизировать запросы, понимать план выполнения
– Понимание принципов работы реляционных БД и архитектуры DWH: ODS, DDS, DM
– Практический опыт работы с Airflow и ETL-процессами
– Python на базовом уровне
– Знание Linux и умение работать с командной строкой
– Опыт работы с Git
– Понимание принципов работы Docker
УдалённоГеография найма не уточнена
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
Требования
Опыт и роль:
- Опыт работы в роли аналитика данных не менее 3 лет в финансовых проектах с промышленным хранилищем данных.
- Самостоятельно ведет аналитический контур: от сбора и уточнения требований до постановки задач, приемки результата и сопровождения внедрения.
- Способен работать с несколькими источниками данных, выявлять противоречия в требованиях и данных, фиксировать решения в проектной документации.
- Имеет практический опыт именно в аналитике данных, а не только в системном анализе, и понимает специфику аналитических решений на базе КХД.
- Понимает банковские продукты, основные банковские операции и бизнес-процессы;
- опыт работы с финансовой отчетностью является преимуществом.
Данные и SQL:
- Уверенно работает с Greenplum или другими MPP-СУБД: сложные SQL-запросы, оконные функции, агрегаты, CTE, анализ планов выполнения на прикладном уровне.
- Понимает распределение данных, партиционирование, особенности работы с большими объемами и ограничения DWH-архитектуры.
- Участвует в проектировании витрин, моделей данных, метрик и правил расчета, понимает схемы звезда, снежинка и базовые принципы Data Vault 2.0.
- Исследует системы-источники, описывает маппинги загрузки данных в хранилище, фиксирует правила трансформации и контрольные сверки.
- Работает с большими объемами транзакционных данных, умеет выявлять аномалии, несогласованность справочников и расхождения между источниками.
BI и бизнес-анализ:
- Самостоятельно формирует требования к BI-отчетам и дашбордам, согласует метрики с заказчиком, проверяет корректность визуализаций и фильтров.
- Уверенно работает с Power BI или аналогичными BI-системами, понимает DAX, ролевые модели доступа, производительность отчетов и ограничения источников данных.
- Переводит бизнес-потребности в измеримые показатели, описывает правила расчета и критерии приемки.
- Умеет объяснять бизнес-ценность аналитического решения: сокращение ручного труда, повышение прозрачности, ускорение принятия решений.
- Участвует в переводе Excel-отчетности и ручных процессов в промышленные BI-дашборды и витрины.
Качество и взаимодействие:
- Участвует в проверке данных от начала до конца по цепочке источник - DWH - витрина - BI, формирует сценарии сверки совместно с тестировщиками и инженерами данных.
- Ведет коммуникацию с бизнес-заказчиками, разработчиками и тестировщиками, аргументированно защищает аналитические решения.
- Готовит и поддерживает аналитическую документацию в базе знаний.
- Готовит тест-кейсы и приемочные критерии для проверки метрик, витрин и отчетов; участвует во внутреннем и пользовательском тестировании.
middleИмеет практический опыт именно в аналитике данных, а не только в системном анализе, и понимает специфику аналитических решений на базе КХД
Задачи:
— Возглавлять команду Data Scientists, участвовать в найме, онбординге и развитии сотрудников;
— Обеспечивать операционную деятельность: дейли-митинги, спринт-планирование, ретроспективы, демо;
— Формировать и развивать бэклог задач, определять приоритетные бизнес-задачи и оценивать ценность решений;
— Выстраивать кросс-функциональное взаимодействие с Data Engineering, MLOps и бизнес-подразделениями, договариваться о приоритетах и ресурсах;
— Отвечать за полный жизненный цикл моделей: сбор данных, разметка, обучение, валидация, деплой, мониторинг;
— Руководить проектированием и внедрением решений;
— Обеспечивать разработку, валидацию и мониторинг моделей, включая стандарты, политики и документооборот;
— Проводить архитектурные ревью, задавать стандарты качества кода и документации;
— Принимать участие в написании production-кода;
— Контролировать соблюдение сроков и качества результатов;
— Переводить бизнес-проблемы в технические задачи, формулировать гипотезы, определять метрики успеха и критерии приемки;
— Презентовать результаты и влияние моделей бизнес-заказчикам, защищать метрики качества;
— Отвечать за разработку и согласование единых стандартов разработки моделей внутри подразделения.
Требования:
— Высшее техническое образование в области прикладной математики, информатики, компьютерных наук или смежных дисциплин;
— Совокупный опыт в Data Science и машинном обучении от 5 лет;
— Управленческий стаж минимум 2 года на позиции тимлида или руководителя ML-подразделения с прямым подчинением инженеров и дата-сайентистов;
— Успешная реализация комплексных проектов полного цикла с выводом в промышленную эксплуатацию;
— Опыт внедрения моделей в production и построения системы мониторинга их качества;
— Глубокое владение Python и SQL;
— Практика работы с пайплайнами оркестрации (Airflow), распределённой обработкой данных (Spark), контейнеризацией (Docker) и системами контроля версий (Git);
— Опыт работы с большими данными в среде S3/Hadoop и аналитическими СУБД ClickHouse, Greenplum;
— Уверенное знание классического ML-стека: градиентный бустинг, линейные алгоритмы, а также специализированные подходы — uplift-моделирование и антифрод-системы;
— Навыки декомпозиции сложных задач, распределения нагрузки, контроля сроков и качества delivery;
— Навыки эффективного взаимодействия с бизнес-заказчиками и смежными командами (Data Engineering, MLOps, Product);
— Владение инструментами командной работы Jira и Confluence.
Условия:
— Конкурентоспособная заработная плата, ориентированная на ожидания и квалификацию кандидатов;
— ДМС со стоматологией, корпоративное обучение;
— Офис/гибридный формат работы в Москве (Москва-Сити);
— Современные технологии и подходы к ведению проектов;
— Работа в аккредитованной IT-компании.
Задачи:
— выполнять функции по автоматизации расчетов драйверных моделей
— анализ текущего процесса, который в основном реализован в Excel и SQL скриптах, разбирать логику и формулы
— поиск источников данных, анализ и репликация источников в DWH, согласование с владельцами систем
— разработка меппингов для работы с большими хранилищами и системами с более чем 500 параметрами
— создание витрин данных, проектирование и наполнение агрегированных слоев для бизнес-планирования
— внедрение автоматизированного процесса поддержки, обучение бизнес-пользователей новому формату
— прототипирование во внутренней системе (собственная разработка), создание модели планирования и запуск расчетов
Требования:
— опыт от 3+ лет в аналитике данных, бизнес-аналитике, клиентской аналитике физических лиц
— опыт работы с большими данными (Spark, Hadoop, GreenPlum, ClickHouse), знание SQL и Python
— умение визуализировать данные, писать качественные бизнес-требования на разработку дашбордов
— понимание метрик и драйверов для процессов бизнес-планирования, управления продуктом, клиентской аналитики
— опыт финансового моделирования продуктов, проектов, пилотов, инициатив
— базовые знания статистики
Будет плюсом:
— опыт работы в Banking, Retail, FinTech, E-commerce, Telecom
— знания методов cohort analysis, uplift modeling
— опыт работы с ML-моделями
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
— корпоративный спортзал и зоны отдыха
— уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
— расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
— 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 Сбера
— корпоративная пенсионная программа
Задачи:
— Валидация процессов загрузки данных
— Проверка корректности скачивания данных из внешних источников (БКИ, ЦБ, ФНС и др.)
— Контроль раскладки данных по целевым таблицам в S3/Iceberg
— Подтверждение обработки 100% входящего объёма данных
— Верификация атрибутного состава (например, отсутствие даты рождения в поле "ФИО")
— Тестирование механизмов обновления: отсутствие дубликатов при повторной загрузке
— Блокировка записей с аномалиями (ошибки источника, некорректные форматы)
— Анализ документации (ТЗ, маппинги) для проектирования тест-кейсов
— Профилирование данных: выявление шаблонов, аномалий и граничных значений
— Документирование расхождений между источниками и хранилищем
— Мониторинг задач в Airflow на предмет сбоев
— Составление отчётов о дефектах и качестве данных
Требования:
— Практическое знание SQL: продвинутый уровень, включая сложные JOIN, подзапросы, агрегатные функции, написание проверочных запросов, анализ трансформаций, выявление расхождений
— Понимание архитектуры Lakehouse (S3, Iceberg) и слоёв хранения (RAW/ODS/DDS)
— Опыт работы с БД и хранилищами: Oracle, Greenplum, PostgreSQL, S3, Airflow (мониторинг задач), Spark (понимание логики обработки)
— Опыт тестирования хранилищ данных
— Работа с форматами данных: XML, JSON, XSD/JSON-схемы
— Опыт интеграции внешних источников (БКИ, ФНС, ЦБ, API-партнёров)
— Понимание REST/SOAP API и протоколов передачи
— Стек автоматизации: Python, pandas, numpy, psycopg2, pytest, Allure, PySpark
Условия:
— Оформление в штат аккредитованной ИТ-компании по ТК РФ: полностью белая заработная плата, оплачиваемые отпускные и больничные
— Индексация заработной платы
— Расширенная программа ДМС
— Скидки на фитнес, кино и уроки английского
— Техника по требованиям проекта
Требования:
- Опыт TeamLead (управление командой) не менее 4 лет;
- Опыт разработки ETL/ELT-процессов, в которых значительная часть логики реализована на стороне СУБД;
- Опыт разработки и сопровождения хранимых процедур / функций в СУБД;
- Практический опыт использования SQL/PLSQL или аналогичных процедурных расширений SQL для реализации загрузок и трансформаций данных;
- Опыт участия в проектах миграции ETL-систем (Apache стек);
- Опыт разработки на Python (написание ETL-скриптов, работа с pandas, интеграция с API);
- Опыт написания и отладки DAG'ов в Apache Airflow (не только проектирование, но и разработка);
- Опыт работы с PySpark (трансформации, оптимизация, партиционирование);
- Опыт миграции ETL-процессов с Informatica PowerCenter на открытый стек (Airflow + Greenplum);
- Глубокое практическое знание NiFi и Airflow: проектирование потоков, подключение источников, обработка ошибок, мониторинг, отладка;
- Опыт работы с качеством данных: разработка правил валидации, анализ влияния на бизнес-процессы;
- Понимание архитектурных подходов к проектированию хранилищ, различие ETL и ELT;
- Опыт работы с Hive metastore (устройство, хранение на PostgreSQL) и форматами файлов (Parquet, ORC);
- Опыт работы с Оracle;
- Опыт применения сложных SQL-запросов (оконные функции, джоины);
- Умение оптимизировать запросы для highload-среды;
- Опыт проектирования интеграций Apache-стека с Kafka и BI-системами;
- Опыт настройки потоковой обработки данных;
- Опыт работы с Hadoop и Hive (знание версий, источников данных);
- Опыт работы с PostgreSQL, Greenplum, Clickhouse;
- Опыт работы с Grafana/Prometheus для отслеживания ETL-процессов;
- Опыт работы с биллингом;
- Опыт автоматической валидации и контроля качества данных после миграции (сравнение результатов, метрики);
Обязанности:
- Миграция ETL-процессов с Informatica PowerCenter на целевой стек: NiFi + Airflow + Greenplum + SQL/хранимые процедуры.
- Подготовка документации AS IS и TO BE;
- Написание SQL кода;
- Отслеживание метрик.
Location: Москва
Команда занимается развитием фреймворка разработки витрин данных. В команде объединены экспертизы по DE, Software Engineering, анализу и архитектуре, DevOps, Backend и Frontend разработке. Работаем по Scrum, ценим высокий профессионализм, культуру общения и проактивность. В центр компетенций по аналитике мы ищем сильного коллегу – Senior System Analyst.
Обязанности
* проводить анализ потребности в функционале/фичей для повышения CSI фреймворка
* формировать CJM и разрабатывать техническую архитектуру решения целевого функционала фреймворка
* разрабатывать технические задания под фичи фреймворка
* эффективно кросс-функционально взаимодействовать со смежными центрами-компетенций с целью разъяснить предлагаемую реализацию, согласовать решения в соответствии с ТЗ и обеспечить единое понимание требований всеми участниками
* проводить research новой функциональности
* заниматься тестированием разработанного функционала и проводить демо
* формировать пользовательскую документацию.
Требования
* наличие высшего образования
* знание Java/Python на уровне middle+ (умение читать код на Java или Python и умение аргументировано обосновывать технические и архитектурные решения перед командой и заказчиком)
* опыт работы аналитиком
* готовность заниматься разработкой ТЗ
* опыт проектирования CJM, разработки HLD, LLD, ФТ/НФТ, ФД и ТЗ, опыт разработки или углубленное понимание микросервисов
* понимание архитектур проектирования AI агентов, что такое Harness и как его собрать
* опыт работы с Hadoop, Greenplum, Clickhouse, Spark, StarRocks, Flink и др. MPP
Условия
* офисный формат в Москве (ул.Поклонная, 3)
* ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
* расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
* уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
* выгодная ипотека для сотрудников
* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
* корпоративная пенсионная программа.
Задачи:
- Проводить проектную коммуникацию с представителями бизнес-заказчика с целью уточнения бизнес-требований
- Выявлять и проводить анализ бизнес-требований, потребностей и проблем бизнес-заказчика
- Формировать спецификации требований, описание логических моделей, структур данных и проектных решений (хранилища и витрины данных)
- Согласовывать проектные решения с архитекторами, разработчиками и аналитиками смежных команд
- Проектировать и разрабатывать ETL/ELT процессы, слои хранилища и витрины данных
- Разрабатывать и оптимизировать SQL-запросы
- Проводить внутреннее тестирование и контроль качества информационных продуктов, реализованных разработчиками
- Принимать участие в приёмочных испытаниях информационных продуктов и документации с заказчиками
- Обеспечивать контроль качества данных и их целостность
Требования:
- Высшее образование: техническое, математическое или финансовое
- Опыт работы не менее 5 лет
- Уверенные знания Python, GIT, Airflow (DAG с декомпозицией задач, зависимостями, сенсорами)
- Глубокое знание SQL: оконные функции, процедуры, функции, вложенные запросы, опыт оптимизации запросов
- Понимание индексов, партиций, ключей, нормальных форм, SCD
- Понимание моделирования данных, построения хранилища, репликации и консистентности данных
- Умение рефакторить код и проводить миграцию из одной системы в другую
- Знание принципов CI/CD
- Знание PL/SQL для Oracle, Postgres, Greenplum или знание иной MPP СУБД (будет плюсом)
- Опыт работы с API (будет плюсом)
- Знание ООП, DBT, Kafka, Bash, SAS (будет плюсом)
УдалённоseniorГеография найма не уточнена, офис: Москва
Задачи:
— глубокий анализ данных для построения и калибровки моделей
— опыт построения uplift-моделей и кривых отклика для оптимизации процентных ставок
— разработка моделей оценки эластичности спроса на кредит по ставке
— разработка, обучение и валидация продвинутых ML-моделей для индивидуального ценообразования (регрессионные модели, градиентный бустинг, методы обучения с подкреплением / Reinforcement Learning для динамического ценообразования)
— анализ и интерпретация результатов A/B-тестов ценовых стратегий, оценка их бизнес-эффекта (влияние на выручку, маржу, конверсию, LTV)
— построение и оптимизация симуляционных сред для предварительной оценки эффекта ценовых изменений.
Требования:
— глубокое знание и практический опыт (от 3 лет) применения методов машинного обучения и анализа данных для решения бизнес-задач, желательно в области ценообразования, экономики или финтеха
— продвинутый уровень знаний в области статистики, эконометрики и методологии проведения A/B-тестов
— понимание принципов микроэкономики и теории цен
— опыт разработки и внедрения в production моделей, напрямую влияющих на финансовые метрики (выручка, маржа)
— продвинутые знания SQL и Python для анализа данных и ML
— опыт работы с Python ML-фреймворками (Scikit-Learn, LightGBM/CatBoost/XGBoost, PyTorch/TensorFlow, библиотеки для RL), Spark (PySpark), опыт работы с базами данных (GreenPlum, PostgreSQL, ClickHouse).
Будет плюсом:
— опыт построения систем динамического ценообразования (dynamic pricing) или моделей на основе обучения с подкреплением (Reinforcement Learning)
— опыт работы в ритейле, финтехе, marketplace-сегменте или сфере услуг с высокой конкуренцией
— умение переводить бизнес-задачи на язык данных и обратно
— знание основ юнит-экономики и финансового моделирования
— опыт разработки или интеграции решений с применением GenAI.
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— офисный формат работы
— ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
— корпоративный спортзал и зоны отдыха
— более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
— программа адаптации и помощь руководителя на старте
— 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 Сбера.
Задачи:
— Проектировать и развивать модель данных DWH по методологии Data Vault
— Собирать и формализовать требования к источникам, витринам и загрузкам
— Проектировать потоки данных от источников (PostgreSQL и ClickHouse) до целевых слоёв хранилища
— Писать и оптимизировать SQL-запросы под Greenplum
— Описывать логику трансформаций и участвовать в постановке задач разработчикам
— Развивать процессы контроля качества данных (DQ)
Требования:
— Уверенный SQL и опыт работы с Greenplum
— Знания основ и моделей хранилищ данных
— Практический опыт проектирования по Data Vault
— Опыт работы с реляционными источниками (PostgreSQL) и аналитическими СУБД (ClickHouse)
Будет большим плюсом:
— Опыт работы с dbt
— Airflow
— Инструменты контроля качества данных (Soda Core или аналоги)
Условия:
— Официальное трудоустройство в штат компании по ТК РФ
— Гибкий формат работы: возможность удалённо работать или в офисе в Москве (в одной минуте ходьбы от м. Технопарк)
— Расширенная программа ДМС со стоматологией с первого дня работы
— Доплата по больничному листу до оклада до 5 рабочих дней в год
— Линия психологической поддержки
— Врач в офисе и массажные кресла (для сотрудников в Москве)
— Бесплатные посещения фитнес-клуба А-sport на ст. м. Технопарк
— Корпоративная программа профессионального обучения совместно с Альфа Групп
— Возможность участия в профильных конференциях
— Онлайн-библиотека
— Карьерное развитие и программа наставничества
— Кафетерий льгот через 6 месяцев (спорт, организация рабочего места, здоровье, дети, питомцы, благотворительность и др.)
— Корпоративные мероприятия и тимбилдинги в онлайн и офлайн формате
— Подарки к праздникам и материальная помощь по особым случаям
— 3 дня 100% оплачиваемых day off в году
Задачи:
— Работа в области аналитики данных и больших данных в стеке posgree, greenplum, hadoop, datalake, Hue, Clickhouse;
— Участвовать в разработке новых и усовершенствовании текущих стратегий коммуникации с клиентами Банка;
— Анализировать net-эффективность стратегий коммуникаций;
— Разрабатывать новые и предлагать изменения для текущих аналитических выкладок по стратегии коммуникации.
Требования:
— Владение навыками работы с базами данных (oracle, posgree, mssql и др.);
— Интерес к аналитике процессов и работе с детальными данными;
— Желание видеть результаты внедренных изменений и их эффект на бизнес процессах;
— Образование в ВУЗе по профилю, соответствующему работе аналитика данных или процессов, разработчика или менеджера процессов.
Задачи:
— Создание и поддержка кластеров: Kubernetes, Kafka, Greenplum, Cassandra, Hadoop, Apache Ozone
Требования:
— Опыт работы DevOps-инженером от 7 лет
— Установка и администрирование ОС Linux / Ubuntu / Talos
— Работа на уровне железа/сети: обновление прошивок сетевых карт, настройка бондинга (bonding)
— Глубокое понимание принципов DevOps и выстроенных процессов CI/CD
— Опыт работы с системами управления конфигурациями (Ansible) и оркестраторами
— Уверенная автоматизация рутинных процессов на Python и Bash
— Навыки написания скриптов автоматизации и опыт разработки веб-сервисов (API) на Python
— Отличное владение Docker и Git
— Опыт администрирования реляционных баз данных на уровне администратора
— Опыт работы с Apache Ozone
Условия:
— null
Требования к кандидату:
— Опыт работы DevOps-инженером от 7 лет;
— Установка и администрирование ОС Linux / Ubuntu / Talos;
— Работа на уровне железа/сети: обновление прошивок сетевых карт, настройка бондинга (bonding);
— Создание и поддержка кластеров: K8s, Kafka, Greenplum, Cassandra, Hadoop, Apache Ozone;
— Глубокое понимание принципов DevOps и выстроенных процессов CI/CD;
— Опыт работы с системами управления конфигурациями (Ansible) и оркестраторами;
— Уверенная автоматизация рутинных процессов на Python и Bash;
— Навыки написания скриптов автоматизации и опыт разработки веб-сервисов (API) на Python;
— Отличное владение Docker и Git;
— Опыт администрирования реляционных баз данных на уровне администратора.
УдалённоseniorГеография найма не уточнена, офис: Россия
Проект: Телеком
Требования:
Опыт работы DevOps от 7 лет
Установка и администрирование ОС Linux/Ubuntu/Talos
Обновление прошивок сетевых карт, настройка бондинга
Создание и поддержка кластеров Kubernetes, Kafka, Greenplum, Cassandra, Hadoop, Apache Ozone
Понимание принципов работы DevOps, процессов CI/CD
Опыт работы с системой управления конфигурацией Ansible
Опыт работы с оркестраторами
Автоматизация на Python, bash
Навыки работы с Docker
Умение работать с git
Опыт написания веб сервисов (api) на python
Написание скриптов по автоматизации на python
Опыт работы с реляционными БД на уровне администратора
Очень важен опыт с Apache Ozone
Условия:
ИП до 1300 руб/час (фуллтайм)
Сроки проекта: 6 мес (с возможной пролонгацией)
Гражданство РФ и локация РФ (удаленка)
Потребуется оформление по ТК РФ по совместительству для доступов
Задачи:
— Документировать и наполнять базы знаний (Jira/Confluence)
— Разработка и актуализация HLD/LLD
— Решать типовые задачи, обрабатывать инциденты совместно с архитекторами/экспертами
— Осуществлять подготовку deplоyment-приложений для установки их в кластер
— Автоматизировать рутинные процессы
— Поддерживать пользователей и помогать им в выполнении шаблонных задач
— Разработка автоматизации и средств мониторинга на Python
Обязательные навыки:
— Опыт в роли от 3 лет
— Установка и администрирование ОС Linux/Ubuntu
— Создание и поддержка кластеров K8s, Kafka, Greenplum, Cassandra
— Понимание принципов работы DevOps, процессовCI\CD
— Опыт работы с системой управления конфигурацией (Ansible)
— Опыт работы с оркестраторами
— Опыт настройки мониторинга и алертинга
— Автоматизация на Python, bash
— Навыки работы с Docker
— Умение работать c git
— Опыт написания веб сервисов (api) на python
— Написание скриптов по автоматизации на python
— Опыт работы с реляционными БД (Oracle, ClickHouse, PostgreSql) на уровне администратора
Автоотклики