.svg)
.svg)
Добавьте резюме в профиль, чтобы сгенерировать временное CV под эту вакансию
Если просят войти через iCloud, отправить коды из SMS, запустить код, что-то установить, перевести деньги или сделать что угодно, связанное с деньгами, не соглашайтесь: это признаки мошенничества.
сегодня
ML Engineer
выше рынка на 50,7%
вакансия
343 000 ₽
в среднем
227 625 ₽
мэтч
Добавь резюме в профиле, чтобы видеть % мэтча с вакансией
генерация резюме
сопроводительное письмо
Добавь резюме в профиле, а нейросеть определит твою категорию. Затем ты сможешь генерировать сопроводительные письма для вакансий этой категории
описание
Первый этап - общение с AI-рекрутером ГигаРекрутер в Telegram
Команда занимается развитием платформы данных в блоке «Люди и Культура». Создаваемые Data-продукты служат основой для комплексной HR-аналитики, углубленных исследований по человеческим ресурсам и создания эффективных ML-моделей. Они помогают принимать осознанные решения на основе реальных данных.
задачи
- Развивать BI и ETL инструменты HR-аналитики на базе opensource решений (Apache Superset, Apache AirFlow);
- Писать бэкенд часть AI-агентов (FastAPI);
- Поддерживать текущий функционал, реализовывать необходимые расширения и интеграции;
- Участвовать в разработке архитектуры программного продукта;
- Участвовать в настройке CI/CD;
- Взаимодействовать со смежными командами (DE, DevOps, QA, SRE).
требования
- Опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет;
- Глубокое понимание asyncio, multithreading, multiprocessing для создания высокопроизводительных приложений;
- Продвинутые знания SQL: сложные JOIN, CTE, оконные функции, оптимизация запросов (EXPLAIN), работа с подзапросами;
- Понимание алгоритмов и структур данных для решения нетривиальных задач;
- Опыт работы с Git, Docker, Kubernetes, nginx, OAuth/OpenID;
- Практический опыт работы с Redis (кэширование, брокер) и ClickHouse (или другими колоночными СУБД);
- Опыт работы с очередями сообщений: Kafka и/или Celery;
- Практический опыт с инструментами ML/DS: LangChain/LlamaIndex, LLM, MLflow, pandas;
- Будет плюсом опыт с Airflow (написание и отладка DAG'ов) и создание дашбордов для мониторинга в Grafana.
условия
- Хороший офис (AgileHome) рядом со станцией метро Кутузовская со всеми удобствами (столовые + множество кафе + кухни с холодильниками, кофемашинами; бесплатный спортзал; бесплатная подземная парковка; места для отдыха - настольный теннис, несколько PlayStation, кикер, бильярд);
- Достойная заработная плата (оклад + премии);
- Возможность работать с современным стеком технологий;
- Социальный пакет (ДМС);
- Огромный каталог образовательных программ, возможность обучения и сертификации за счет компании;
- Программа льготного кредитования в СБЕРе;
- Исковт-программы от множества компаний партнеров;
- Возможность принять участие в других крупных и уникальных проектах.
навыки
