О позиции
В Альфа-Банке открыта позиция старшего инженера данных, который будет заниматься разработкой высоконагруженных систем антифрод-скоринга в реальном времени. Работа будет происходить на стыке Data Engineering, Backend и Machine Learning. Используемый стек технологий включает Spark, Hadoop, S3, Iceberg, Airflow, Python, FastAPI, MS SQL, Oracle, PostgreSQL, Redis, Apache Ignite, Tarantool и Kafka.
Чем вы будете заниматься
- Разработка и развитие микросервисов и data-процессов для online/streaming и batch обработки.
- Построение пайплайнов обработки, обогащения и репликации данных.
- Создание витрин, агрегатов и ML-фичей для антифрод-моделей.
- Работа с большими объёмами исторических данных и тяжёлыми расчётами.
- Оптимизация производительности и надёжности сервисов и пайплайнов.
Требования
- Коммерческий опыт разработки на Python.
- Опыт создания backend-сервисов и data-пайплайнов, понимание микросервисной архитектуры.
- Опыт работы с большими объёмами данных, понимание batch и streaming обработки.
- Опыт работы с реляционными и in-memory базами данных.
- Понимание принципов работы ML-пайплайнов.
Будет плюсом
- Опыт в Anti-Fraud / Risk / Scoring, low-latency системах.
- Знания Spark, Kafka, Tarantool или Ignite.
Что мы предлагаем
- Удалённый формат работы с сокращённым рабочим днем по пятницам.
- Конкурентная зарплата и возможности для профессионального роста.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокие знания в области обработки больших данных с использованием технологий Spark и Hadoop для создания высоконагруженных систем антифрод-скоринга.
Способность эффективно работать в удаленном режиме, демонстрируя высокую степень самодисциплины и организации для управления проектами и задачами без постоянного контроля.
Опыт разработки микросервисов на Python с использованием FastAPI, а также интеграции с базами данных, такими как MS SQL и PostgreSQL, для обеспечения надежности и масштабируемости систем.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости FinTech
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев