Senior Software Engineer (Data/ML) - all genders

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

Инженерная роль на стыке data-платформ, машинного обучения и оптимизации в департаменте Pricing Platform. Нужен для построения и эксплуатации production-систем алгоритмического ценообразования и ML-пайплайнов.

Задачи

• Строить и эксплуатировать production-системы для загрузки данных, оптимизации, прогнозирования и машинного обучения
• Проектировать масштабируемые data- и ML-пайплайны на Python, Databricks, Spark и Airflow с чёткими data-контрактами и надёжной обработкой сбоев
• Давать Applied Scientists возможность эффективно разрабатывать и оценивать модели: переиспользуемые обучение, оценка, деплой и трекинг экспериментов
• Выводить модели в production: надёжные входы и выходы, автоматизация деплоя, мониторинг качества и производительности, трассируемость поведения моделей
• Разрабатывать и эксплуатировать нагрузки в подходящей среде исполнения: Databricks jobs для распределённой обработки данных и ML, Docker-приложения в Kubernetes-подах
• Строить операционные дашборды, алерты и runbook'и для понимания состояния систем и реагирования на инциденты
• Вместе с product- и коммерческими партнёрами превращать бизнес-правила и требования к решениям в поддерживаемые программные компоненты
• Повышать инженерную планку через прагматичные стандарты проектирования систем, тестирования, code review, CI/CD, observability и операционной ответственности

Требования

• 4+ года опыта построения и эксплуатации data- или ML-систем в production (MLOps, data engineering, ML-платформы или ML-продукты)
• Поддерживаемый production Python и практики разработки: автотесты, code review, CI/CD
• Сильные основы software engineering: надёжность, масштабируемость, observability, поддерживаемый дизайн систем
• Понимание деплоя и эксплуатации облачных нагрузок: AWS, Docker-контейнеры, Kubernetes
• Умение ясно общаться с техническими и нетехническими стейкхолдерами, превращать неоднозначные задачи в надёжные системы
• Приветствуется знакомство с AI-инструментами разработки: Co-pilot, Codex, Claude Code

Условия

• 27 дней отпуска в год для full-time сотрудников (+1 день за каждый календарный год до 30 дней)
• Скидка 40% на fashion и beauty товары Zalando, 30% на Lounge by Zalando, скидки от внешних партнёров
• Поддержка семьи: консультирование и услуги для родителей и опекунов
• Корпоративная пенсионная схема
• Программа акций для сотрудников
• Опции для здоровья и благополучия, включая Wellhub
• Поддержка психического здоровья и коучинг
• Развитие через обучающую платформу и дважды в год peer-to-peer review
• 2 оплачиваемых дня волонтёрства в год
• Помощь с релокацией (по предварительному согласованию)

Навыки

• Python
• Databricks
• Spark
• Airflow
• AWS
• Docker
• Kubernetes
• MLOps
• CI/CD
• Co-pilot
• Codex
• Claude Code