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
EPAM develops enterprise software products, open source solutions, and technology accelerators.
задачи
Deploy and configure the Data Platform in Databricks based on approved architecture and solution designs;
Work with Data Engineering, ML, Platform, and QA teams to design, implement, and evolve CI/CD pipelines and supporting tooling for data workflows and services;
Diagnose and resolve issues in build and deployment pipelines, data workflows, and production workloads;
Participate in root cause analysis and implement preventive fixes;
Develop, standardize, and maintain configuration management practices for infrastructure configuration, environment parameters, secrets, and cluster policies;
Produce and maintain technical documentation covering deployment guides, operational runbooks, pipeline logic, and platform configuration.
требования
3+ Years of experience as a Build Engineer, DevOps Engineer, Platform Engineer, or in a similar role supporting delivery and operations;
Strong hands-on experience with Databricks, Azure Data Factory, Azure DevOps, and Microsoft Azure;
Experience with DataOps practices, including automated data pipeline deployment, environment promotion, and governance;
Strong communication and collaboration skills across engineering, data, and operations teams;
English at B2 level or higher, with the ability to participate in technical discussions and produce documentation in English;
Nice to have: Experience with MLOps, including model deployment, monitoring, and lifecycle automation for ML workloads.