Середній інженер даних в Provectus

Ми шукаємо талановитого та досвідченого інженера з обробки даних, який приєднається до нашої команди Provectus. У рамках нашої різноманітної практики, включаючи дані, машинне навчання, DevOps, розробку додатків і контроль якості, ви співпрацюватимете з міждисциплінарною командою інженерів даних, інженерів машинного навчання та розробників додатків. Ви зіткнетеся з численними технічними труднощами та матимете можливість зробити внесок у захоплюючі проекти з відкритим кодом (наприклад, ODD, UI для Kafka), створювати внутрішні рішення та брати участь у науково-дослідній діяльності, забезпечуючи чудове середовище для професійного зростання. Обов’язки Тісно співпрацюйте з клієнтами, щоб глибоко розуміти існуючі ІТ-середовища, додатки, бізнес-вимоги та цілі цифрової трансформації; Збирати великі обсяги різноманітних наборів даних і керувати ними; Працювати безпосередньо з науковцями з даних та інженерами ML для створення надійних і стійких конвеєрів даних, які живлять Data Products; Визначати моделі даних які об’єднують різні дані в усій організації; проектування, впровадження та обслуговування конвеєрів ETL; розробка та постійне тестування рішень на основі даних. вимоги. 3+ роки досвіду в інженерії даних; досвід роботи з хмарними рішеннями (бажано AWS, а також GCP або Azure); досвід роботи з хмарою. Платформи даних (наприклад, Snowflake, Databricks); Досвід роботи з технологіями інфраструктури як коду (IaC), як-от Terraform або AWS CloudFormation; Досвід роботи з потоком даних у режимі реального часу та пакетним потоком даних і сховищ даних за допомогою таких інструментів і технологій, як Airflow, Dagster, Kafka, Apache Druid , Spark, dbt тощо; Володіння мовами програмування, пов’язаними з розробкою даних, такими як Python і SQL; Досвід створення масштабованих API; Досвід створення генеративних додатків ШІ (наприклад, чат-ботів, систем RAG); Знайомство з такими аспектами управління даними, як якість , виявлення, родовід, безпека, бізнес-глосарій, моделювання, основні дані та оптимізація витрат; розширене або вільне володіння англійською мовою; сильні навички вирішення проблем і здатність працювати разом у динамічному середовищі. Приємно мати відповідні AWS, GCP, Azure, Сертифікати Databricks; Знання інструментів BI (Power BI, QuickSight, Looker, Tableau тощо); Досвід створення рішень для даних в архітектурі Data Mesh; Знайомство із завданнями та інструментами класичного машинного навчання (наприклад, OCR, AWS SageMaker, MLFlow, тощо) Показати більше Показувати менше Посадовий рівень Не своїм Тип зайнятості Повний робочий день Посадові обов’язки Фінанси і Консалтинг Галузі Фінансові послуги і Лікарні та охорона здоров’я