Software Engineer, Data Platforms
Вакансия предполагает проектирование и разработку масштабируемых платформ для больших данных с использованием Spark и Scala, а также развертывание облачных решений на базе Docker, Kubernetes и AWS. Требуется опыт в оптимизации потоков данных и автоматизации тестирования. Работа полностью удаленная.
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 90 похожих вакансий за 90 дней.
Что предстоит делать
Проектируйте и создавайте масштабируемые платформы для работы с большими данными, оптимизируйте потоки данных с помощью Spark и Scala, разворачивайте cloud-native решения с использованием Docker, Kubernetes и AWS, а также отстаивайте автоматизацию тестирования и качество в среде с удалённым форматом работы.
Стек и инструменты
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Похожие вакансии
6 вакансийИнженер по данным и AI (GCP, Python, GenAI)
~4 582 512 ₸ оценка
Вакансия для инженера данных и AI: нужно проектировать и разворачивать высоконагруженные платформы данных и агентные AI-решения на GCP и Python. Работа гибридная, удаленно с ежемесячными поездками в Испанию.
ML-инженер (NLP, LLM)
Ищем опытного ML-инженера (7+ лет) с фокусом на NLP и LLM для участия в глобальном оборонном AI-проекте. Работа полностью удалённая, на контрактной основе B2B. Требуется глубокий опыт в машинном обучении и работе с большими языковыми моделями.
DataOps-инженер
~1 542 548 – 2 974 339 ₸ оценка
Ищем DataOps-инженера для работы с Kubernetes и вычислительными фреймворками Spark и Flink. Нужно будет разворачивать кластеры, автоматизировать CI/CD и поддерживать архитектуру Lakehouse/Streamhouse. Требуется опыт с современными форматами хранения данных.
Инженер по оценке GenAI (фармацевтические R&D)
Вакансия для специалиста по оценке GenAI-инструментов в фармацевтических R&D. Задачи включают разработку фреймворков и бенчмарков для проверки точности и надёжности ИИ-решений, а также сотрудничество с экспертами для улучшения стандартов оценки. Требуется опыт в области ИИ и аналитики данных.
Исследователь Reinforcement Learning для ADAS (автономное вождение)
Исследовательская позиция в CARIAD: разработка и исследование алгоритмов обучения с подкреплением для автономного вождения. Требуется опыт в Python и интерес к инновациям, работа в команде с опытными исследователями.
Разработчик моделей прогнозирования (Python, ML)
Вакансия для разработчика, который будет заниматься созданием и поддержкой моделей прогнозирования временных рядов в финансовой сфере. Требуется знание Python, PySpark и машинного обучения, а также опыт работы с большими данными. Предлагается работа в agile-команде над масштабируемыми решениями.