Провідний/старший інженер з даних в Addepto

Ми в Addepto віримо, що єдина константа в житті — це зміни, тому ми продовжуємо розвиватися та вдосконалюватися, щоб ставати кращими в тому, що ми робимо щодня! Ми діємо нестандартно, створюємо та надаємо найкращі рішення у сфері штучного інтелекту, машинного навчання та великих даних.

Для нашої команди ми шукаємо досвідченого інженера з обробки даних, який зосередиться головним чином на розробці та впровадженні масштабованих архітектур обробки даних. Посада вимагає сильного консультаційного підходу, оскільки ви будете активно брати участь у проектах, орієнтованих на клієнтів.

Перегляньте наші нещодавні проекти Big Data:

• Озера даних, які зберігають терабайти даних і обробляють завдання машинного навчання для великої телекомунікаційної компанії .
• Потокова передача програм на сервер аналізу даних у режимі реального часу для виробничих компаній.
• Системи, які підтримують процес прийняття рішень і допомагають аналізувати дані в єдиному форматі для контролінгових і операційних відділів.
• Підтримуйте прогнозування машинного навчання в реальному часі на масивних наборах даних, що запобігає збиткам для фармацевтичних компаній.
• І більше!

Що вам знадобиться, щоб досягти успіху в цій ролі:

• ступінь бакалавра з технічних або математичні дослідження.
• Принаймні 5 років підтвердженого комерційного досвіду впровадження, розробки або підтримки систем великих даних.
• Володіння Python (або Java/Scala) і практичний досвід роботи з Apache Spark, Cloudera, Data Platform, Airflow і NiFi.
• Знайомство з технологіями Big Data, такими як Databricks, Docker, Kubernetes, Iceberg, Trino та Hudi.
• Перевірений досвід впровадження та розгортання рішень у хмарних середовищах (з перевагою AWS).
• Відмінне розуміння розмірних даних і методів моделювання даних.
• Значний досвід консультування з відмінними навичками спілкування та управління клієнтами, включаючи попередній досвід безпосередньої взаємодії з клієнтами в якості консультанта.
• Здатність працювати незалежно та брати на себе відповідальність за результати проекту.
• Досвід роботи з фреймворком MLOps, таким як Kubeflow або MLFlow.

Ми в Addepto віримо, що єдиною константою в житті є зміни, тому ми продовжуємо розвиватися та вдосконалюватися, щоб ставати кращими в тому, що робимо щодня! Ми діємо нестандартно, створюємо та надаємо найкращі рішення у сфері штучного інтелекту, машинного навчання та великих даних.

Для нашої команди ми шукаємо досвідченого інженера з обробки даних, який зосередиться головним чином на розробці та впровадженні масштабованих архітектур обробки даних. Посада вимагає сильного консультаційного підходу, оскільки ви будете активно брати участь у проектах, орієнтованих на клієнтів.

Перегляньте наші нещодавні проекти Big Data:

• Озера даних, які зберігають терабайти даних і обробляють завдання машинного навчання для великої телекомунікаційної компанії .
• Потокова передача програм на сервер аналізу даних у режимі реального часу для виробничих компаній.
• Системи, які підтримують процес прийняття рішень і допомагають аналізувати дані в єдиному форматі для контролінгових і операційних відділів.
• Підтримка прогнозування машинного навчання в реальному часі на масивних наборах даних, що запобігає збиткам для фармацевтичних компаній.
• І багато іншого!

,[Проектуйте та розробляйте масштабовані архітектури обробки даних, інфраструктуру та платформні рішення для потокової та пакетної обробки з використанням технологій великих даних, таких як Apache Spark і Hadoop., Розробка програми для агрегування, обробки та аналізу даних із різних джерел. Співпраця з командою Data Science над проектами машинного навчання, включаючи аналіз тексту/зображень і прогнозне створення моделей. Керування системами розподілених баз даних, такими як ClickHouse, BQ, Teradata, Oracle Exadata. , PostgreSQL + Citus Modeling, схема Star і Snowflake., Розробка та організація перетворень даних за допомогою DBT і Apache Airflow., Перетворення бізнес-вимог у технічні рішення та забезпечення оптимальної продуктивності та якості.] Вимоги: Python, SQL, Big Data, Data Integration. , інструменти ETL, Docker, Data Platform, Cloud, NiFi, Kafka, Databricks, Airflow, Scala, Java, Hadoop, Kubernetes, Cloudera, Iceberg, Trino, Hudi, Spark Інструменти: Jira, Confluence, Wiki, GitHub, Agile, Scrum, Канбан. Бонуси та переваги: ​​Приватне медичне обслуговування, Мультиспорт картка, Реферальний бонус, MyBenefit кафетерій, Міжнародні проекти, Плоска структура, Оплачувана відпустка, Бюджет навчання, Мовні курси, Командоутворення, Невеликі команди, Гнучка форма зайнятості, Гнучкий графік роботи та можливість віддаленої роботи , Безкоштовна кава, Стартова атмосфера, Без дрес-коду, Внутрішні тренінги.