💰 Зарплаты в IT в первой половине 2024: по городам, специализациям, языкам и компаниям → подробнее

Data Engineer

Местоположение и тип занятости

Москва, Санкт-Петербург, Нижний Новгород

Компания

Разработка и развитие цифровой облачной платформы, заказная разработка

Описание вакансии

Условия работы

Мы ищем специалистов для развития сервисов. В этом направлении мы создаём идеи, самостоятельно разрабатываем продукты, занимаемся прототипированием, конструированием, придумываем дизайн, программные решения и создаём инструменты для аппаратного тестирования. Для того, чтобы эти продукты были умными, мы создаём виртуального ассистента и строим вокруг него экосистему сервисов, помогающих пользователям во многих задачах. В основе лежат современные модели обработки естественного языка (NLP — Natural Language Processing), речевые технологии, алгоритмы компьютерного зрения, разрабатываем системы биометрии, модели для генерации медиаконтента и даже нейроинтерфейсы. Мы используем последние разработки в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

У нас 4 локации – Москва, Санкт-Петербург, Нижний-Новгород, Омск

Требования:

  • Релевантный опыт работы от 2-х лет
  • Опыт создания ETL-процедур
  • Опыт работы с разными типами данных (batch, streaming, etc)
  • Знание Python, SQL
  • Практический опыт работы с Hadoop, Greenplum, Spark, Kafka

Бонусы

  • Возможность удаленной работы;
  • Команда профессионалов, готовых поддержать ваши инициативы;
  • Красивый и комфортный офиc по окончании пандемии;
  • Возможность работы с новыми технологиями;
  • Программа наставничества;
  • Возможности карьерного роста;
  • Расширенный социальный пакет;
  • Обучение за счет компании в корпоративном тренинг-центре;
  • Участие в профессиональных сообществах.

Дополнительные инструкции

  • Участие в создании инфраструктуры управления корпоративными данными.
  • Разработка процедур потоковой и пакетной загрузки данных из различных типов внешних источников: Сырые данные по телеметрии устройств; Сырые данные по активности пользователей; Структурированные источники данных;
  • Разработка процедур обработки и анализа данных.
  • Разработка процедур доставки обработанных данных в внешние системы.
  • Разработка процедур контроля качества данных.