Обязанности:
Сейчас мы в поиске опытного играющего тренера команды хранилища признаков для моделей машинного обучения, нам нужен человек с реальным опытом разработки и внедрения хранилища признаков на платформе больших данных (Big data стек), с использованием современного ML стека. Чем предстоит заниматься Управлять командой из 6 экспертов Senior уровня (front-end, back-end, 4 DE); Отвечать за целепологание и контроль исполнения всех задач команды; Принимать участие в стратегических и тактических инициативах руководящей команды; Транслировать бизнес требования\задачи на технические задачи, распределять их в команде; Разработка архитектуры хранилища признаков для моделей машинного обучения. Разработка ETL\ELT на Apache Spark, Apache Spark Structured streaming\Flink Оптимизировать процессы хранения и обработки данных с использованием современных технологий и подходов. Что ожидаем от тебя Опыт коммерческой разработки от 5 лет, опыт управления командой от 2-х лет; Опыт работы с Feast, Hopsworks, Tecton или аналогичные (Feature Store). Машинное обучение: Понимание принципов работы моделей машинного обучения: работа с признаками (feature engineering), валидация данных, подготовка и трансформация данных. Опыт работы с Big Data технологиями: Уверенное владение инструментами обработки больших данных: Apache Spark, Hadoop, Apache Kafka, HDFS; Знание фреймворков и библиотек для работы с распределенными вычислениями (Spark MLlib, Dask, Ray); Опыт с системами потоковой обработки данных\streaming (Apache Flink, Kafka Streams, Flink SQL). Навыки работы с базами данных: Глубокие знания работы с NoSQL базами данных (Redis, Taranatool); Знания реляционных баз данных на больших объемах данных (PostgreSQL). Инженерия данных и API: Опыт создания API для интеграции Feature Store с другими системами и ML платформами; Понимание архитектуры распределенных систем и микросервисов. Основной ЯП Python, Scala. Будет плюсом: Опыт с системами MLOps для автоматизации, мониторинга и управления моделями (например MLflow, Kubeflow). Что готовы предложить Оформление по ТК РФ: оклад (готовы обсуждать)+ годовой бонус; Компания входит в реестр ИТ компаний; Удаленный формат работы. При желании можно работать в офисе класса А (г. Москва, м. Павелецкая, Шлюзовая набережная, 4, 6 минут от метро пешком); ДМС со стоматологией (с 1 рабочего дня + полис путешественника); Частичная компенсация фитнеса / обучения / доп. мед. услуг (лимит-25 тыс. рублей в год). Как мы проводим собеседования: 15-20 минут - общение с рекрутером (tg аудио); 90 минут - техническое интервью 45 минут - финальная встреча СБ, 1-3 дня Оффер, обсуждение даты выхода на работу.Похожие вакансии