Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой, после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Avnet is a Fortune 500 company and a global leader in the distribution of electronic components. It supports digital transformation through data platforms and AI/LLM integrations.
задачи
Design, develop, and maintain backend services using Python and FastAPI;
Build scalable and high-performance APIs for internal applications;
Work with NoSQL databases such as MongoDB;
Design and optimize big data processing pipelines;
Perform and optimize large-scale data transformations using Apache Spark on private cloud clusters;
Collaborate with cross-functional data, frontend, and business teams;
Manage code versioning using GitHub;
Contribute to modern software architecture design;
Optimize system performance and reliability.
требования
Strong proficiency in Python;
Hands-on experience with FastAPI;
Experience with NoSQL databases, especially MongoDB;
Strong experience working with big data systems and large-scale datasets;
Proven ability to optimize data transformation performance, particularly using Apache Spark;
Experience working with distributed computing environments, such as private cloud clusters;
Familiarity with version control systems, such as GitHub;
Experience building RESTful APIs;
Solid understanding of backend architectures and microservices;
High proficiency in English, written and spoken;
Nice to have: Experience with Neo4j, knowledge of cloud platforms especially Microsoft Azure, experience with Elasticsearch, background in AI / Machine Learning such as PyTorch or TensorFlow, experience integrating Large Language Models, familiarity with data pipelines and analytics systems.