Описание
Описания нет
Задачи
•Разрабатывать и развивать микросервисы и процессы обработки данных для потоковой и пакетной обработки
•Строить пайплайны обработки, обогащения и репликации данных
•Создавать витрины, агрегаты и ML-фичи для антифрод-моделей
•Работать с большими объёмами исторических данных и выполнять сложные расчёты
•Обеспечивать качество, согласованность и доступность данных
•Оптимизировать производительность и надёжность сервисов и пайплайнов
•Взаимодействовать с бизнес-заказчиками и специалистами по данным: собирать требования, прорабатывать решения, учитывать особенности обучения и применения ML-моделей
Требования
•Коммерческий опыт разработки на Python
•Опыт создания бэкенд-сервисов и пайплайнов обработки данных
•Понимание принципов микросервисной архитектуры
•Опыт работы с большими объёмами данных
•Понимание пакетной и потоковой обработки
•Опыт работы с реляционными базами данных и базами данных в оперативной памяти
•Понимание принципов работы ML-пайплайнов
•Готовность самостоятельно разбираться в предметной области и работать на стыке технических и бизнес-задач
•Будет плюсом: опыт в Anti-Fraud, Risk и Scoring, опыт работы с системами с низкой задержкой, конвейерами признаков и онлайн-инференсом, а также практический опыт со Spark, Kafka, Tarantool или Ignite
Условия
•Пятидневная рабочая неделя с 9:00 до 18:00, в пятницу рабочий день сокращён
•Тренинги, вебинары, доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Альпины и деловым изданиям
•Скидки на курсы иностранных языков
•Карьерный рост с понятными условиями перехода на другой уровень
•ДМС, включая стоматологию и обслуживание в клиниках
•Скидки на абонементы в фитнес-клубы, услуги туристических агентств, продукты питания, рестораны, бары и магазины
•Спортивные сообщества
•Программа развития грамотности в области ИИ с треками от базового до продвинутого уровня
