Платформа данных
в Райффайзен Банке
Превращаем терабайты информации в ценные знания
Банк с Data-Driven подходом
Мы ищем лучшие решения для бизнеса, опираясь на данные. Чтобы из строк в таблицах создать полезные знания, мы вместе с Data-командамиСоздаем и развиваем единую платформу Data Lakehouse
Это централизованная платформа для работы с данными. Информация туда поступает непрерывно из десятков источников — это обеспечивает команда Data Lake.
Развиваем с нуля хранилище операционных данных на MPP Greenplum
Добавлять новые данные туда смогут все пользователи — для этого не придется писать код, а только заполнить метаданные. Такую механику воплощает команда Operational DWH.
Развиваем ядро хранилища и общекорпоративные витрины данных
Команда Business Data Warehouse делает так, чтобы бизнес-слой DWH содержал структурированные, консолидированные и качественные данные по основным сущностям корпоративной модели банка, а также предоставляет удобные инструменты для создания пользовательских витрин данных.
Развиваем хранилище для международной и российской регуляторной отчетности
Мы используем строгую модель данных из хэдофиса в Вене для регуляторного, финансового и управленческого учета. За обновление, наполнение и качество данных отвечает команда GDWH.
Управляем миграцией с SAS на альтернативную платформу
Команда SAS развивает инструменты для удобной работы с этой платформой и наполняет хранилище данными. Но параллельно мы переносим все критичные расчеты из SAS в новое аналитическое хранилище — процессом управляет SAS Migration.
Эффективно управляем мастер-данными и следим за общим качеством данных
Команда Data Management Services разрабатывает подходы к управлению данными, в том числе внедряет концепцию Data Mesh, основанную на продуктовом подходе к управлению данными. А еще развивает и поддерживает системы, отвечающие за качество данных, золотую клиентскую запись и справочные данные.
Создаем решения по управлению клиентскими данными
Команда CMDM создает с нуля новую, более производительную и масштабируемую систему на основе потоковой обработки данных на замену Ataccama One.
Создаем платформу для обработки данных в реальном времени
С задержкой в доли секунды продуктовые команды могут без использования кода загрузить данные, обработать их и выгрузить в целевую систему. Эту возможность обеспечивает платформа, которую развивает команда Streaming Data Platform.
Учимся и учим эффективно представлять данные
Настраиваем под себя Power BI и Apache Zeppelin — инструменты, которые помогают исследовать и визуализировать данные. А еще делаем удобный Каталог данных и развиваем Data Quality Service, где пользователи настраивают проверки качества данных и могут оперативно следить за их здоровьем
Для тех, кто готов

Улучшать пользовательский опыт
Делаем работу с данными удобной и для себя, и для коллег

Работать с Open Source-решениями
Настраиваем и дорабатываем их под задачи бизнеса

Экспериментировать
Не боимся пробовать новые инструменты: без них не построить банк будущего

Учиться у лучших
У нас сильные лидеры команд и развитое профессиональное сообщество

Развиваться горизонтально
Можно выходить за рамки своей экспертизы. Потому что T-Shaped
Отбор — три этапа
1. Интервью с рекрутером
2. Техническое интервью
3. Фит-интервью
Формат
Обычно по телефону, но если нужно, подстроимся под вас. Длится 10–20 минут
Что обсудим
Это первая встреча — на ней мы расскажем о вакансии больше и оценим, насколько ваш опыт подходит для работы в банке
Результат
Лучше поймем друг друга и договоримся о техническом интервью, если ваш опыт нам подойдет
Чтобы жить было легче
- — Даем работать из любой точки мира, главное — договориться с командой
- — Развиваем профессиональное комьюнити: можно прокачивать экспертизу в неформальной атмосфере
- — Ходим на конференции как спикеры и слушатели
- — Лечимся по страховке, которая включает стоматологию
- — Пользуемся еще десятками льгот и бонусов ->