Software Engineer (Data Solutions), AI & Data Platforms (AiDP)

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

Инженер в команду AI & Data Platforms (AiDP) в IS&T Apple. Разработка масштабируемых распределённых облачных систем для исследования данных, аналитики, отчётности и продакшн-моделей.

Задачи

• Разрабатывать новые компоненты и фичи от концепции до релиза: проектирование, разработка, тестирование и регулярные релизы
• Интегрировать open source решения с внутренней экосистемой Apple
• Работать с внутренними заказчиками: выявлять требования и рабочие процессы, предлагать новые фичи и изменения экосистемы
• Писать код и проектировать/разрабатывать приложения в облаке
• Отлаживать и оптимизировать кодовую базу, поддерживать продакшн-приложения и конечных пользователей

Требования

• Знание BI-концепций и опыт реализации в облаке с базами данных Snowflake или BigQuery
• Опыт программирования на Python, Scala или Java
• Опыт разработки высокооптимизированных SQL, процедур и семантических процессов для распределённых data-приложений
• Степень бакалавра в Computer Science или эквивалентный опыт
• 3+ года опыта создания enterprise data-приложений на распределённых системах (желательно)
• Практический опыт проектирования и разработки облачных приложений: compute-сервисы, базы данных, RESTful API, ETL, очереди и сервисы нотификаций (желательно)
• Опыт работы с облачными data warehouse платформами, особенно Snowflake (желательно)
• Опыт разработки Big Data приложений на Java, Spark, Kafka (желательно)
• Понимание основ ООП, структур данных, алгоритмов и решения задач (желательно)
• Опыт работы с AWS, Microsoft Azure, Google Cloud (желательно)
• Опыт работы с инструментами визуализации данных: Streamlit, Superset, Tableau, Business Objects, Looker (желательно)
• Опыт генерации и визуализации инсайтов, метрик и KPI, использование базовых ML-моделей для anomaly detection, forecasting, GenAI (желательно)

Навыки

• Snowflake
• BigQuery
• Python
• Scala
• Java
• SQL
• REST
• ETL
• Spark
• Kafka
• AWS
• Microsoft Azure
• Google Cloud
• Streamlit
• Superset
• Tableau
• Business Objects
• Looker
• ML