Просмотр вакансии

Ищем ML-инженера, который будет участвовать в задачах роботизации. Эта вакансия предполагает гибридный формат работы с возможностью присутствовать на наших площадках для экспериментов.

Задачи:

• Работа с кодом в роботизации.
• Писать интеграции с внешними инструментами и сервисами, подключать базы данных, рефакторить качество кода.
• Формировать и развивать шаблоны продуктивизации.
• Оборачивать решения от DataScience в полноценные сервисы, которые должны работать стабильно, эффективно и правильно на основе существующих фреймворков и подходов.
• Деплоить свои сервисы: собирать образы, вникать в инфраструктуру компании (совместно с бадди), поднимать сервисы в k8s. Если подобное уже реализовывал в своих проектах, то, пожалуйста, подсвети это нам.
• Автоматизировать рутинные задачи обработки данных.
• Интеграции и мониторинг данных: участвовать во внедрении данных в ML-пайплайны. Настраивать базовый мониторинг качества входящих и обработанных данных, алертинга о проблемах. Помогать в диагностике проблем данных/пайплайнов в продакшне.

Обязательные навыки:

• Экспертный python, FastAPI.
• Продвинутое владение тестированием - мы используем pytest.
• Продвинутое знание баз данных - ACID, индексы, транзакции, deadlock, планировщик, No SQL.
• Продвинутое владение инфраструктурными инструментами - Git, Docker, Docker Compose, Kafka, K8S, Helm Charts, Argo CD, Ci/Cd, Prometheus, Grafana, S3, Airflow.
• Понимание и умение использовать паттерны разработки.
• Владение архитектурными принципами в разработке ПО.
• Понимание цикла разработки типовой МЛ модели (какие инструменты и для чего используются).

Желательные навыки:

• Airflow, Spark.

Рассматриваем кандидатов только из г. Москвы, формат работы- гибрид