Віддалений старший інженер з даних в Varwise

Ми шукаємо інженерів даних для віддаленої роботи в компанії Adtech, яка використовує машинне навчання та науку про дані, щоб побудувати графік ідентичності, який можна масштабувати, щоб охопити мільйони користувачів через бренди з програмно вибраними домогосподарствами. Робота включає масштабування нашого активу Big Data, який об’єднує мільярди точок даних транзакцій, включаючи наміри, конверсії, дані першої сторони, у граф ідентичності, який потрібно масштабувати до майбутнього світу без файлів cookie. Ми цінуємо технічну досконалість, і ви матимете ресурси та час, щоб надати код світового рівня. Це 100% віддалена посада, Ви працюватимете з членами команди в Нью-Йорку. Якщо вам подобається вирішувати важкі та технічно складні проблеми, приєднуйтесь до нас, щоб використати ці навички тут для створення паралельних глобально розподілених системних програм і служб у реальному часі. Процес набору персоналу: коротка розмова з Varwise Початкова розмова з менеджером з найму або членом команди Прийміть виклик додому Подальша сесія та заключна технічна співбесіда Мінімум 8 років відповідного професійного досвіду, включаючи знання Java/Scala та Spark у всіх аспектах SDLC, від концепції до запуску робочих систем Досвід використання Spark (PySpark) або Tensorflow Досвід участі в конвеєрних проектах ETL і ML на основі Airflow, Kubeflow, Mleap, Sagemaker або подібного досвіду AWS, включаючи Kafka, Lambda, Glue, Athena, досвід IAM Database у великому масштабі, як бази даних SQL, так і NOSQL як-от Postgresql, Cassandra, Neo4j, Neptune або подібні Досвід роботи з великими форматами та фреймворками керування даними, такими як Parquet ORC, Databricks / Delta Lake, Iceberg або Hudi Ступінь бакалавра комп’ютерних наук або суміжної дисципліни Ми шукаємо інженерів даних для віддаленої роботи для компанії Adtech, яка використовує машинне навчання та науку про дані для побудови графіка ідентичності, який можна масштабувати, щоб охопити мільйони користувачів через бренди з програмно вибраними домогосподарствами. Робота включає масштабування нашого активу Big Data, який об’єднує мільярди точок даних транзакцій, включаючи наміри, конверсії, дані першої сторони, у граф ідентичності, який потрібно масштабувати до майбутнього світу без файлів cookie. Ми цінуємо технічну досконалість, і ви матимете ресурси та час, щоб надати код світового рівня. Це 100% віддалена посада, Ви працюватимете з членами команди в Нью-Йорку. Якщо вам подобається вирішувати важкі та технічно складні проблеми, приєднуйтесь до нас, щоб використати ці навички тут для створення паралельних глобально розподілених системних програм і служб у реальному часі. Процес найму персоналу: короткий дзвінок із Varwise. Початковий дзвінок із менеджером із найму або членом команди. Виклик додому. Подальша сесія та заключна технічна співбесіда [Робота над створенням і підтримкою надійних і масштабованих розподілених систем обробки даних. озеро даних, створюючи доступні для пошуку набори даних для ширшого використання в бізнесі, масштабування, усунення несправностей і виправлення існуючих програм і служб, володіння складним набором служб і програм, зосередженість на забезпеченні цілодобової роботи наших каналів даних, проведення технічних обговорень, що призводять до вдосконалення інструментів , процесів або проектів, Працюйте над масштабуванням нашого графа ідентичності для виконанняефективні рекламні кампанії, робота над наборами даних, що перевищують мільярди записів, робота над інфраструктурою на основі AWS, масштабування нашої платформи MLOps за допомогою як традиційного ML, так і програм на базі LLM/Generative AI] Вимоги: Spark, AWS, Linux, NoSQL, SQL, Kafka, Java, Scala, AWS Lambda, Glue, Athena, Cassandra, Neo4j, Databricks, PySpark, Kinesis, Airflow, Jenkins, Datadog, Python, TensorFlow Інструменти: Jira, GitHub, GIT, Jenkins, Agile, Kanban. Бонуси та переваги: ​​невеликі команди, міжнародні проекти, командні заходи, 100% віддалений завжди, міжнародна команда, плоска структура, безкоштовна кава, паркування велосипедів, ігрова кімната, безкоштовні закуски, безкоштовні напої, сучасний офіс, без дрес-коду, внутрішні тренінги.