Data Engineer/MLOps
Зарплата
Требования
Местоположение и тип занятости
Компания
Описание вакансии
Условия работы
Мы делаем ИТ для ритейла реального времени.
Наши ИТ-продукты автоматизируют разное: закупки, логистику, работу дарксторов, сборку и доставку заказа до двери, управление промокампаниями и остальные этапы большого процесса. Используем интеллектуальные системы прогнозирования, а разные этапы выполнения заказа автоматизируем роботическими системами.
Наши ключевые направления: Быстрая доставка, Маркетплейс, Логистика.
Наша цель — сделать все необходимые ИТ-инструменты и инфраструктуру, чтобы все нужные товары могли попадать домой к людям мгновенно (насколько это возможно в физическом мире).
Сейчас мы ищем Middle Data Engineer/MLOps в группу машинного обучения и матчинга в направление Маркетплейс.
Маркетплейс создаёт технологии для онлайн-магазина, где можно купить всё необходимое среди товаров в 20+ категориях, от телевизора до свежих фруктов. Масштаб: 15 миллионов уникальных посетителей в месяц, 8 тысяч продавцов, более 4 миллионов товаров.
Направления работы
Матчинг предложений мерчантов с ассортиментом Маркетплейса (несколько млн предложений в день); определение категории товара и предложений, группировка предложений для быстрого размещения товара на площадке; модерация фотографий, отзывов о товарах.
Чем предстоит заниматься
1) Продуктивизация обученных ML моделей:
- оборачивать полученные ML модели в сервис;
- настраивать получение и отправку данных для этого сервиса, общаясь с командой разработки. Устанавливать контракты общения сервиса;
- докерезировать полученные сервисы;
- взаимодействовать с DevOps командой для выстраивания правильного пайплана CI/CD;
- прописывать логгирование сервиса.
2) Поддержка существующих решений:
- дебагинг ошибок, полученных от команды тестирования;
- встраивание новых моделей после релиза новой ML модели.
Главные требования
- опыт разработки от 1.5 лет на Python;
- опыт работы с БД и Kafka;
- использование фреймворков FastApi, Flask;
- опыт выстраивания ETL процессов;
- знание Git, Docker;
- базовые знания k8s (понимание абстракций и как с ними работать;
- опыт работы с AirFlow, KubeFlow.
Будет плюсом опыт работы с библиотеками и техниками оптимизации ML моделей (onnx, TensorRT и прочее), опыт разработки на Golang.
Стек:
- разработка: Python, GitLab, Docker, Kubernetes, AirFlow;
- данные: Hadoop, MsSQL, PosgreSQL, Kafka;
- отчеты и мониторинги: Prometheus, Grafana;
- задачи: Jira, Confluence
Бонусы
Все классические условия с запасом
Samokat.tech – аккредитованная IT-компания, поэтому: белая зарплата и ДМС, возможность работать удалённо или ходить в офис в Москве, Санкт-Петербурге или Твери.
ИТ-сообщество
Развиваем комьюнити по функциональным направлениям, проводим внутренние митапы. Участвуем во внешних конференциях – ходим послушать, рассказать о своём опыте и пообщаться. Делаем собственное внешнее мероприятие Samokat Tech Meetup. Помогаем нашим ребятам делиться опытом друг с другом и с внешним сообществом: готовим доклады, пишем статьи, публикуем опенсорс, дружим с экспертами и соседями по индустрии.
Атмосфера
Дни рождения команд, неформальные встречи, English-клуб и много другого — чтобы развиваться, отдыхать и жить чуть-чуть интереснее.