Software Engineer Associate III - Databricks

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

Инженер в команду Corporate AIML Data Platforms и CDAO: разработка и вывод в продакшн AI/ML-моделей и дата-пайплайнов для корпоративных приложений, работа в agile-команде над масштабируемыми и безопасными решениями.

Задачи

• Разрабатывать и разворачивать AI/ML-модели и дата-пайплайны для корпоративных приложений
• Писать безопасный и качественный продакшн-код для систем инференса и обучения ML-моделей
• Готовить архитектурные и проектные артефакты для AI-приложений с учётом масштабируемости и производительности
• Собирать, анализировать и преобразовывать большие наборы данных для разработки и оценки AI/ML-моделей
• Внедрять NLP, генеративный AI и другие ML-технологии в продакшн-системы
• Совместно с data scientists выводить ML-модели в продакшн и интегрировать их с backend-сервисами
• Участвовать в AI/ML-сообществах практики: демо, тех-токи, обмен знаниями

Требования

• Формальное обучение или сертификация в software engineering и 3+ года практического опыта
• Практический опыт разработки, обучения и развёртывания AI/ML-моделей
• Уверенное владение Python и ML-фреймворками (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)
• Уверенное владение Java для клиентской и серверной разработки
• Уверенное владение HTML, CSS и современными практиками front-end разработки
• Опыт работы с дата-пайплайнами и фреймворками обработки данных (Spark, Pandas, NumPy)
• Хорошее понимание CI/CD, практик MLOps и версионирования моделей
• Знание облачных платформ (AWS, Azure, GCP) и контейнеризации
• Практический опыт использования корпоративных AI-инструментов разработки (для кода, тестов, диагностики, документации) с умением критически оценивать и проверять AI-результаты на корректность, производительность и безопасность
• Понимание ответственного использования AI в инженерных процессах: чувствительность данных, безопасная работа с входами/выходами, соблюдение требований по надёжности и безопасности; умение консультировать коллег

Условия

• Конкурентный пакет вознаграждения: базовый оклад определяется ролью, опытом, навыками и локацией
• Возможны комиссионные выплаты и/или дискреционная премия в виде денег и/или акций
• Комплексная медицинская страховка, центры здоровья и велнеса на территории офиса
• Пенсионный сберегательный план
• Резервный уход за детьми
• Компенсация обучения
• Поддержка ментального здоровья и финансовый коучинг
• Равные возможности трудоустройства, инклюзивная среда, разумные accommodations

Навыки

• Python
• Java
• TensorFlow
• PyTorch
• scikit-learn
• HTML
• CSS
• Spark
• Pandas
• NumPy
• CI/CD
• MLOps
• AWS
• Azure
• GCP
• Docker
• Kubernetes
• Databricks
• NLP
• LLM
• RAG
• vector databases
• generative AI