Machine Learning Engineer

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

MLOps-инженер в международную команду, разрабатывающую цифровые продукты для мониторинга и оптимизации промышленных систем. Задача — строить и оптимизировать data pipelines и MLOps-процессы на Azure, превращая сырые данные в надёжные инсайты для аналитики и AI-приложений.

Задачи

• Проектировать, строить и поддерживать data pipelines совместно с data scientists, data engineers и разработчиками
• Внедрять практики MLOps для упрощения деплоя и управления ML-моделями
• Разрабатывать и оптимизировать ETL-процессы для загрузки, обработки и преобразования сырых данных
• Работать с сервисами Azure, включая Azure Databricks
• Обеспечивать качество, надёжность и безопасность данных на всём жизненном цикле
• Мониторить и устранять неполадки в data pipelines
• Отслеживать data lineage и вести документацию по data assets
• Участвовать в code review и развивать лучшие практики data engineering и MLOps

Требования

• Степень бакалавра в computer science, инженерии или смежной области
• Сильные навыки программирования на Python и SQL
• Опыт с big data технологиями, такими как Hadoop и Spark
• Знакомство с сервисами Azure, особенно Azure Databricks и Azure Data Factory
• Знание принципов и практик MLOps
• Опыт в разработке ПО и работе с системой контроля версий Git
• Отличные навыки решения проблем и внимание к деталям
• Навыки коммуникации и командной работы

Условия

• Гибкий график и возможность работы из дома
• Конкурентный компенсационный пакет, включая необлагаемые налогом льготы (Sodexo meal vouchers, топливные ваучеры)
• Регулируемые по высоте столы в небольших офисах на 2–3 человека
• Приверженность устойчивому развитию (солнечная энергия, раздельный сбор отходов и т.д.)
• Лизинг велосипеда через BusinessBike
• Настольный футбол и настольный теннис для перерывов
• Корпоративные мероприятия
• Международная среда с короткими цепочками принятия решений
• Возможность взять на себя руководящие обязанности в рамках профессионального развития

Навыки

• Python
• SQL
• Hadoop
• Spark
• Azure
• Azure Databricks
• Azure Data Factory
• MLOps
• ETL
• Git
• Databricks
• feature engineering
• data governance