Data Engineer/ MLOpsE

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.