.svg)
Спроси Хайрика про вакансию
Сверит с твоим резюме, подскажет вилку и вопросы на собесе.
30 сен
ml engineer for entity resolution
выше рынка на 242,2%
вакансия
864 562 ₽
в среднем
252 679 ₽
мэтч
Загрузи резюме, чтобы видеть мэтчи с вакансией
подготовься к отклику
ai-инструментыЧтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузи резюме
описание
The client is a global consulting and technology organisation building an entity resolution platform that uses AI, machine learning, search technologies, and distributed systems to process hundreds of millions of records.
задачи
- Design and operate large-scale data processing systems using Python, Spark, and SQL
- Develop entity matching, deduplication, clustering, and search capabilities
- Build and optimise data pipelines using Spark, Airflow, and DBT
- Improve matching accuracy, recall, performance, and scalability
- Develop analytical data models and optimise large-scale SQL workloads
- Implement validation frameworks and monitor data quality metrics
требования
- 5+ Years of software engineering experience
- Strong Python development skills
- Hands-on production experience with Apache Spark / Databricks
- Strong SQL skills and experience with large-scale datasets
- Solid understanding of distributed systems and data-intensive applications
- Experience with similarity matching, search, entity resolution, or related domains
- Ability to balance accuracy, performance, scalability, and cost
- Будет плюсом: Snowflake or similar cloud data warehouse platforms, Airflow, DBT or equivalent orchestration tools, entity resolution, record linkage or deduplication systems, embeddings, vector search, semantic matching or ML-assisted pipelines, Elasticsearch, OpenSearch or vector databases, Azure, AWS, Kubernetes, serverless technologies, GitHub Actions
условия
- 12-Month contract
- Up to 450 euros per day
навыки
Если просят выйти из iCloud, прислать код из SMS, запустить или установить что-то, перевести деньги — не соглашайся: это мошенничество.
