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
MAGNIT TECH развивает ML-платформу прогнозирования спроса для федеральной розничной сети. Платформа обрабатывает терабайты данных в отдельных расчётах, а общий объём данных измеряется петабайтами. Расчётный контур построен на Spark и Kubernetes, оркестрация выполняется в Airflow, данные хранятся в S3 и Delta Lake.
задачи
Интегрировать новые ML-алгоритмы и изменения от Data Science в промышленный контур прогнозирования;
Развивать MLOps-фреймворк, процессы разработки, тестирования и поставки изменений между DEV, UAT и PROD;
Развивать и сопровождать расчётные пайплайны и оркестрацию в Apache Airflow;
Оптимизировать и масштабировать Spark-расчёты на больших объёмах данных;
Работать с Kubernetes-инфраструктурой под Spark-приложения;
Развивать мониторинг, логирование, Data Quality, lineage и инструменты диагностики расчётов;
Развивать процессы версионирования, хранения и управления жизненным циклом данных в S3 и Delta Lake;
Развивать CI/CD и внутренние инструменты ML-платформы;
Проводить технические PoC и внедрять новые технологии для повышения производительности и надёжности платформы, включая Ray, Apache Comet и новые версии Spark.
требования
Уверенно знать Python и иметь опыт промышленной разработки;
Иметь практический опыт работы с Apache Spark / PySpark;
Иметь опыт разработки и сопровождения пайплайнов в Apache Airflow;
Иметь практический опыт работы с Kubernetes и Docker;
Уверенно знать SQL;
Иметь опыт работы с большими объёмами данных;
Иметь опыт работы с S3 или другими объектными хранилищами;
Понимать принципы CI/CD и процессы поставки изменений;
Понимать подходы к мониторингу, отказоустойчивости и эксплуатации production-систем;
Будет плюсом опыт работы с Delta Lake или другими lakehouse-технологиями, опыт MLOps или эксплуатации промышленных ML-систем, опыт оптимизации и масштабирования Spark-приложений, опыт работы с Data Quality, metadata и lineage, опыт работы с облачной инфраструктурой.
условия
Оформление в аккредитованную ИТ-компанию;
ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи;
Техника для работы;
График 5/2;
Возможность работать удалённо из других городов РФ;
Офисы в Москве, Краснодаре, Санкт-Петербурге и Иннополисе;
Оплата обучения на курсах и участия в конференциях;
Возможность проводить и посещать митапы и хакатоны;
Корпоративные скидки PRIMEZONE и программы лояльности;