Сбер·Москва·14 окт.
Data engineer
Ориентир по рынку≈ 135 000 – 300 000 ₽наш грубый ориентир по 184 вакансиям этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана
≈ 1,6 тыс.–3,6 тыс. $
🏢 ОфисMiddleПолная занятостьКорпорация
Стоит ли откликаться
Сначала уточните детали
Висит дольше, чем обычно закрываются такие вакансии: сначала убедитесь, что найм ещё идёт.
2 из 4 в норме
Висит давно: что спросить, чтобы не откликаться в пустоту
Деньги
Зарплату в объявлении не раскрыли. Грубый ориентир: столько платят в 184 вакансиях уровня Middle по всему рынку, без учёта специальности.
- Кроме оклада: премия и пересмотр зарплаты. Размер не назван, а от него зависит доход за год.
Живость
Открыта дольше обычного для таких вакансий. Что на это указывает:
- Первая публикация была 106 дней назад
- Выкладывали заново 2 раза
- Текст не менялся ни разу при переоткрытиях
- Зарплата не указана
- Появилась у нас 14 октября 2026 г., 7 дней назад
- Эту вакансию уже публиковали 2 раза, первая публикация была 7 июля 2026 г.
- Текст сверяли с источником: с тех пор как мы её нашли, он не менялся
- У источника её видели сегодня
В Pro вся история: 2 прошлые публикации и 19 копий на других сайтах
Считается по истории наблюдений за вакансией: сколько раз её переоткрывали, меняли ли текст, как долго висит. Выдачу источника сверяем при каждом обходе: пропажу, возврат и правки текста. Это оценка по косвенным признакам, а не факт. Окончательный вывод за вами.
Описание
Обязанности: 6, требования: 8. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
- Обещают
- ДМС и компенсация спорта
Что требуют
ОбязательноSparkPythonScalaSQLHadoopHiveGitCI/CDLLM
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +43%, SQL +22%.
Полный разбор в Pro
Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме
Сколько просить
Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга
Ваше резюме против требований
Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика
Спросить у работодателя
10 вопросов именно к этой вакансии: что спросить на первом созвоне
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней Сбер обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Чем предстоит заниматься
Разрабатывать и выводить в ПРОМ витрины на SQL, Spark, Scala
Разрабатывать сервисы для обработки и поставки данных
Готовить данные для исследований в лабораторном контуре: работать с трейсами, техническими показателями и метриками AI-агентов
Сопровождать витрины: анализировать логи и метрики, находить причины сбоев, устранять их и предотвращать повторение
Разрабатывать проверки качества данных и тестировать расчёты
Поддерживать техническую документацию и базу знаний, консультировать внутренние команды по составу и использованию данных
Наши требования
Опыт в data engineering от 3х лет
Практический опыт разработки на PySpark или Spark
Опыт разработки на Python или Scala
Уверенное знание SQL (сложные запросы, оптимизация)
Практический опыт работы с Hadoop, включая HDFS, YARN и Hive
Понимание устройства хранилищ данных, принципов построения витрин и организации потоков данных от источника до потребителя
Опыт вывода расчётов или сервисов в промышленную среду: Git, CI/CD, тестирование, диагностика сбоев по логам и метрикам
Знание и регулярное использование LLM-инструментов для инженерных задач. Важно уметь оценивать их ответы и самостоятельно отвечать за качество итогового решения
Мы предлагаем
Комфортный, современный офис м. Кутузовская
Возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
Корпоративный спортзал и зоны отдыха
Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
Программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)
Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
Льготная ипотека для каждого сотрудника
Бесплатная подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
Корпоративная пенсионная программа
Отсутствие строгого дресс-кода
Дополнительно
Мы — команда ПКАП AEF, развивающая платформу данных внутри AEF (Agent Execution Framework — среды исполнения и управления AI-агентами в контуре банка), которая получает и обрабатывает трейсы работы агентов, формирует витрины для мониторинга, оценки качества и развития AI-агентов, а также для команд разработки, аналитики и внутренних потребителей Банка. Ищем инженера данных, умеющего доводить решения до промышленной эксплуатации и готового отвечать за их работу после запуска
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).