ML-Engineer/Data-Engineer Team Lead
В архиве с 10 декабря 2018
Требуемый опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость, полный день
Москва, Лужники, Спортивная, Усачёва улица, 33с1
Вакансия в архиве
Работодатель, вероятно, уже нашел нужного кандидата и больше не принимает отклики на эту вакансию
Похожие вакансии
Lead Data Engineer
500 000 – 600 000 ₽Москва, Белорусская и еще 1
Опыт от 3 до 6 лет
Можно из дома
Предстоит работать с высоконагруженной инфраструктурой, повышать надежность, производительность и расширяемость пайплайнов данных, проектировать и разрабатывать модели данных и отчетность для...
Опыт от 3 до 6 лет
Можно из дома
Управление командой разработки 1-2 человека с перспективой роста до 5-8 человек. Постановка и декомпозиция задач. Контроль выполнения и...
Опыт управления командами разработки с составом от 3 человек. Опыт проведения code-review, оценки задач, контроля выполнения и технической реализации.
Senior Data Engineer
до 450 000 ₽Москва, Белорусская и еще 1
Опыт от 3 до 6 лет
Можно из дома
Предстоит работать с высоконагруженной инфраструктурой, повышать надежность, производительность и расширяемость пайплайнов данных, проектировать и разрабатывать модели данных и отчетность для...
Москва, Баррикадная и еще 2
Опыт от 3 до 6 лет
Создание, рефакторинг, деплой, оптимизация, мониторинг пайплайна больших (в первую очередь языковых) моделей. Проектирование и сборка MVP (контейнер docker, телеграм бот...
Высшее или среднее профессиональное образование. Уверенное знание Python (классы, параллелизм, микросервисы). Опыт работы с сервисами ML продукта. Опыт работы с...
Москва
Опыт от 3 до 6 лет
Можно из дома
Анализировать источники данных. Создавать процессы интеграции данных в DWH. Создавать процессы обновления данных внутри DWH. Помогать аналитикам с созданием витрин.
Опыт работы в DWH, Python, SQL в совершенстве. Понимание архитектуры построения хранилищ. Знание отличия Anchor от Data Vault.
Опыт от 3 до 6 лет
Загружать и обрабатывать в DWH данных внутренних и внешних систем (стек Kafka, PySpark, Hadoop, Clickhouse, AirFlow). Принимать участие в построении...
Опыт обработки больших данных, знание принципов работы БД и методологий моделирования. Продвинутый уровень владения Spark, Python, Apache AirFlow, SQL.
Москва, Лужники, Спортивная, Усачёва улица, 33с1