Обязанности:
У меня есть вакансия в одну из крупнейших компаний в России. Проект:Feature store для ML. Команда будет отвечать за работу хранилища признаков для ML- модели. 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 (Python, Go, Scala, знание backend must have) на платформе больших данных (Big data стек), с использованием современного ML стека. Команда: Team Lead, data engineers, back and front developers, QA. Чем предстоит заниматься: · Управлять командой; · Разработка, доработка, оптимизация и тестирование функционала инструмента, как услуги, Feature store и метадатакатолог (DataHub); · Доработка, разработка REST API, GRPC, SDK (Python, Golang); · Интеграция с инфраструктурными элементами аутентификации, хранилищем данных (hdfs), ml конвейером в целом; · Внедрение новых фич, формирование бэклога развития инструментов; · Оптимизация процессов хранения и обработки фичей, включая доработку механизмов загрузки данных; · Разработка сервисов пакетной и потоковой обработки данных (ETL\ELT на Apache Spark, Apache Spark Structured streaming\Flink). Что мы ожидаем от тебя: · Профильное образование: информационные технологии, прикладная информатика, математика; · Опыт коммерческой разработки от 5 лет; · Опыт управления командой от 2-х лет; · Опыт работы с Feast, Hopsworks, Tecton или аналогичные (Feature Store); · Глубокое понимание API\GRPC. 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). 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 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. По всем вопросам пишите мне в тг: @aines_hrПохожие вакансии