mlops engineer

Добавь резюме в профиле, а нейросеть определит твою категорию. Затем ты сможешь генерировать сопроводительные письма для вакансий этой категории

Команда отвечает за AI-инициативы бизнеса в сфере глобальных рынков. Предоставляет корпоративным и розничным клиентам продукты и услуги на финансовых рынках: торговые операции с ценными бумагами, деривативами, конверсионные операции на валютном рынке. Решает Data Science задачи с ML/DL алгоритмами, развивает аналитическую Data-платформу и наполняет её данными о продуктах, клиентах и внешних событиях.

• Выявлять требования в архитектурных и интеграционных решениях совместно с Data Scientist и Product Owner
• Декомпозировать и документировать требования
• Выбирать технические компоненты и проектировать интеграционные решения совместно с корпоративными архитекторами, экспертами кибербезопасности и командой сопровождения
• Разрабатывать интеграционные решения и шаблоны кода для масштабирования и стандартизации процесса разработки и вывода в продакшн
• Проектировать и развивать концептуальную архитектуру платформы и инфраструктуры приложений

• Опыт промышленной разработки на Python
• Опыт работы с популярными РСУБД (Greenplum, Teradata, Oracle, PostgreSQL)
• Опыт интеграции продуктов экосистемы Hadoop (HDFS, Hive, Spark)
• Опыт синхронной и асинхронной интеграции сервисов и брокеров сообщений (Kafka, RabbitMQ)
• Опыт проектирования CI/CD решений на базе Jenkins и Bitbucket/Git
• Опыт с технологиями виртуализации и контейнеризации
• Опыт проектирования и разработки микросервисной архитектуры
• Будет плюсом проектирование и оптимизация корпоративных аналитических или data-processing архитектур (Lambda-architecture, Data-Lake, Data Lakehouse), широкий кругозор по системным компонентам, самостоятельная разработка прототипов и proof-of-concept, понимание принципов создания моделей машинного обучения или прохождение курсов по ML

• Работа в Москве