Эта вакансия в архивеЭту вакансию выложили заново, открыть новую публикацию
Сбер·Москва·21 авг.
Senior Data Analyst (Scala API)
🏢 ОфисMiddleПолная занятостьКорпорация
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Вилку работодатель не назвал, а похожих вакансий для ориентира мало: сумму придётся выяснять. Объявление живое, и что за работа, понятно из текста.
3 из 4 в норме
Вилку не назвали: какую сумму назвать вам и ниже какой не соглашаться
Деньги
Зарплату в объявлении не раскрыли. Похожих вакансий для ориентира по рынку пока мало.
- Кроме оклада: премия и пересмотр зарплаты. Размер не назван, а от него зависит доход за год.
Живость
Открыта 59 дней, и признаков фиктивного найма у неё нет.
- Появилась у нас 21 августа 2026 г., 59 дней назад
- Эту вакансию выложили заново: Открыть новую публикацию
Считается по возрасту вакансии и её содержимому. Оценка станет точнее, когда накопится история наблюдений. 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: 9, требования: 9. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
- Обещают
- ДМС
- Известно
- высокие нагрузки
Что требуют
ОбязательноScalaSparkSQLAIVaultMLGit
Надбавка к зарплате на этом уровне: SQL +20%, Git +8%.
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
Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Чем предстоит заниматься
Релевантный опыт работы от 3 лет на позиции Data-аналитика или Аналитика DWH
Технический стек: экспертное владение Scala API для работы с DataFrame Apache Spark. Оптимизация производительности (Performance Tuning), глубокое понимание этапов оптимизации Catalyst, выявление и устранение data skew
Опыт реализации проектов исключительно на Scala API DataFrame Apache Spark без использования SQL
Разработка с применением инструментов генеративного ИИ
Навыки анализа: опыт обработки больших объёмов неструктурированных данных
Проектирование: навыки моделирования данных (знакомство с подходами Data Vault, Dimensional Modeling) и проектирования высоконагруженных систем
ML-компетенции: практический опыт участия в проектах внедрнения ML-моделей и понимание жизненного цикла их разработки
Инструменты командной работы: владение системами контроля версий (Git), участие в код-ревью
Бизнес-контекст: умение понимать бизнес-задачи и транслировать их в технические требования к данным
Наши требования
Релевантный опыт от 3 лет на позиции Data-аналитика/Аналитика DWH с фокусом на разработку production-ready решений
Экспертное владение Scala API для работы с DataFrame Apache Spark. Опыт реализации проектов исключительно на Scala без использования SQL
Глубокое понимание этапов оптимизации Catalyst, умение читать планы выполнения (Explain) и проводить Performance Tuning
Практический опыт участия во внедрении ML-моделей и уверенное знание этапов их жизненного цикла (от подготовки данных до мониторинга)
Навыки проектирования высоконагруженных систем и знакомство с архитектурными подходами Data Vault или Dimensional Modeling
Уверенная работа с большими объемами неструктурированных данных и применение инструментов генеративного ИИ для автоматизации задач
Высшее техническое образование, владение Git и опытом прохождения код-ревью
Будет плюсом
Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
Мы предлагаем
Офисный формат работы: г. Москва, Кутузовский проспект, д. 32, к.1
Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
Более 400 образовательных программ в СберУниверситете для твоего развития
Спортзал и зоны отдыха
Расширенный ДМС, 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
Срочный трудовой договор
Дополнительно
Мы разрабатываем и внедряем DS-модели и AI-агентов в Департаменте по работе с проблемными активами (NPL). Мы понимаем, что их эффективность напрямую зависит от фундамента — качественно проанализированных, подготовленных и высокопроизводительных данных