Описание:
Мы ищем уверенного инженера данных в подгруппу MLOps команды "Эффективность Рекомендаций". Мы отвечаем за pipeline сбора данных, обучение, валидацию и мониторинг моделей ранжирования для рекомендательных сервисов. Наша задача сделать этот процесс максимально эффективным, предсказуемым и стабильным. Наш стек: Python, PySpark, Airflow, Grafana, Clickhouse. Вам предстоит: Создавать стабильные отказоустойчивые и масштабируемые системы обработки данных. Писать регрессионные тесты (в разработке используем TDD). Создавать инструменты мониторинга. Настраивать процессы CI/CD. Проектировать архитектуру систем обработки данных. Создавать и валидировать прототипы решений. Работать над продуктизацией моделей catboost и нейросетевых моделей. Мы ожидаем: Продвинутое владение Python и понимание основ ООП. Хорошее знание PySpark (как Dataframe API так и Spark SQL API). Хорошее знание основ ML, ML-процессов и основных метрик качества ML-моделей. Опыт в оптимизации производительности запросов и ETL процессов. Уверенный технический бэкграунд (вы представляете себе, что такое контейнеры, k8s, kafka и т. д). Будет плюсом: Опыт разработки/продуктизации нейросетевых моделей. Опыт работы с Airflow. Опыт написания микросервисов на языке Golang.
Мы предлагаем:
Динамичный и быстроразвивающийся бизнес, ресурсы, возможность сделать вместе лучший продукт на рынке e-commerce. Свободу действий в принятии решений. Достойный уровень заработной платы. Профессиональную команду, которой мы гордимся. Возможность развиваться вместе с нашим бизнесом.
