Senior Data Engineer (антифрод-скоринг)
Технологии
Описание вакансии
Кратко о роли
Альфа-Банк ищет Senior Data Engineer для разработки высоконагруженных систем антифрод-скоринга в реальном времени. Роль предполагает работу на стыке Data Engineering, Backend и Machine Learning.
Ключевые задачи
- 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.
Обязательные 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.
- Опыт работы с low-latency системами.
- Знание Spark, Kafka, Tarantool или Ignite.
Условия и бенефиты
- Удалённый формат работы.
- Пятница — сокращённый рабочий день.
Процесс найма
- Отклик через специализированную платформу по ссылке.
Альфа-Банк ищет Senior Data Engineer для разработки высоконагруженных систем антифрод-скоринга в реальном времени. Работа ведется на стыке Data Engineering, Backend и Machine Learning.
Стек технологий: Spark, Hadoop, S3, Iceberg, Airflow; Python, FastAPI; MS SQL, Oracle, PostgreSQL; Redis, Apache Ignite, Tarantool; Kafka.
Задачи:
- 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; знание Spark, Kafka, Tarantool или Ignite.
Условия: удалённый формат работы, пятница — сокращённый рабочий день.
Оригинальная вакансия:
https://t.me/devs_it/5749