Чем предстоит заниматься

- Оптимизация настроек баз данных под BigData и Streaming FeatureStore;

- Конфигурировать и разворачивать инфраструктурные компоненты;

- Создавать и поддерживать пользовательские инструменты для работы в едином ML-контуре применения и обучения;

- Масштабировать разрабатываемые системы и инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения.

- Основной стек: Spark, PostgeSQL, Cassandra, Scilla, Tarantool CS, Airflow, ArgoWF, S3Minio, Python, Hadoop (spark, hdfs), Docker, OpenShift/Kubernetes, longhorn, Jenkins, Kafka, Redis.

Наши ожидания от кандидата

- Опыт от 2х лет конфигурирования и оптимизации BigData решений;

- Опыт DevOps от 3х лет (docker, helm, jenkins\gitlab CI, python);

- Опыт администрирования Kubernetes и/или MLOPS решений будет преимуществом;

- Опыт работы Hadoop, Spark, Kafka, ELK.

- Самостоятельность, проактивность и инициативность в предложениях по рефакторингу;

- Полное погружение в инфраструктуру и команду, готовность помогать коллегам и пользователям;

- Умение собрать общую картину ожидаемого результата, вместо решения конкретно поставленной задачи.

Что мы предлагаем взамен

- Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования;

- Работа в agile-команде;

- Формат работы (на выбор) полностью удаленно или гибрид;

- Сложные и интересные задачи, современный стек технологий;

- Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни;

- Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, MyBook и бизнес-изданий;

- Предложения от Банка только для сотрудников: собственный спортзал, а также скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны, бары, магазины.