Data Engineer/ MLOpsE
Employment type: Полный рабочий день
Grade: Middle
Skills: Python, Apache Hadoop, DWH, Apache Airflow, Apache Spark, Greenplum, ETL, CI/CD
Description:
Bell Integrator – крупный системный интегратор страны. Мы являемся аккредитованной ИТ– компанией.
На текущий момент с нами работает более 2500 высококлассных аналитиков, руководителей проектов, разработчиков, тестировщиков и специалистов по сопровождению крупных информационных систем. Bell Integrator активно реализует проекты по всей России, среди наших заказчиков – ведущие системообразующие финансовые, телеком и ритейл компании страны.
Центральный офис Bell Integrator расположен в Москве, представительства – в Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде, Пензе, Саратове, Уфе, Барнауле, Минске (Беларусь).
ПРОЕКТ: в банковской сфере. Команда отвечает за AI - инициативы бизнеса в сфере глобальных рынков. Мы предоставляем корпоративным и розничным клиентам широкий спектр продуктов и услуг на финансовых рынках. Ключевые направления бизнеса: торговые операции с ценными бумагами, деривативами, конверсионные операции на валютном рынке.
Наша команда решает широкий спектр Data Science задач с применением актуальных ML/DL алгоритмов и инструментов: от бустинга и ансамблей моделей до больших языковых моделей LLM. Мы помогаем бизнесу увеличивать доходность за счет моделей машинного обучения, для чего развиваем аналитическую Data - платформу и наполняем всевозможными данными о наших продуктах, клиентах и внешних событиях|
Мы ищем талантливого специалиста на позицию Data Engineer / MLOps Engineer для расширения нашей команды.
ЧТО МЫ ОЖИДАЕМ ОТ КАНДИДАТА:
Понимание основ облачных технологий и технологий виртуализации и контейнеризации;
Опыт с экосистемой Hadoop (HDFS, Hive, Spark и пр.);
Опыт промышленной разработки Python;
Опыт работы с ETL (Airflow и пр.);
Опыт работы с CI/CD решениями на базе Jenkins и Bitbucket / Git.
БУДЕТ ПЛЮСОМ:
Опыт работы с платформами оркестрации контейнеров K8s, OpenShift;
Опыт внедрения DS-моделей в промышленный контур;
Опыт работы с Kafka;
Опыт работы с популярными РСУБД (Greenplum, Teradata, Oracle, PostgreSQL);
Понимание принципов построения хранилищ данных DWH;
Знания в RL и Графовых нейросетях;
Отличные знания в области классического ML и DL.
ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ:
Разработка, поддержка и оптимизация ETL-процессов команды на платформах банка;
Внедрение разработанных DS-моделей в промышленную среду (MLOps);
Поддержка промышленной эксплуатации разработанных решений.
МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:
Возможность участия в интересных проектах.
Возможность профессионального и карьерного роста в компании.
Опыт работы в команде профессионалов.
Специальные тарифы для сотрудников в спортивные клубы и языковые курсы и пр.
Офисный\гибридный формат работы в Москве.
