Ingeniero de Datos - Centro de Ciencias de Datos

Descripción del Trabajo

El salario para esta posición (intermedio) oscila entre 12 300 - 17 600 PLN en términos brutos (contrato de trabajo)

Un modelo de trabajo híbrido que incorpora soluciones desarrolladas por el líder y el equipo

El Data Science Hub (DSH) es el lugar donde resolvemos varios problemas empresariales utilizando técnicas analíticas y aprendizaje automático. Ofrecemos intuiciones y tomamos decisiones basadas en terabytes de datos procesados diariamente. Nuestro equipo es un gran lugar para personas que buscan oportunidades continuas de desarrollo y una oportunidad única para adquirir conocimientos interdisciplinarios sobre cómo funcionan las plataformas de comercio electrónico. La variedad de dominios empresariales impactados se describe mejor por una diversa cartera de proyectos, que incluyen:

• logística - predicción del tiempo de entrega, optimización de la red logística
• marketing - recomendación de categoría, predicción de la próxima compra
• precios - optimización de precios
• finanzas - pronóstico de ventas
• y muchos más...

El Data Science Hub consta de 5 equipos:

• 3 equipos de Data Science
• Equipo de análisis de datos
• Equipo de ingeniería de datos

Y estamos buscando nuevos miembros para el equipo de ingeniería de datos, donde nos enfocamos en el procesamiento y preparación de datos, despliegue y mantenimiento de nuestros proyectos y compartiendo nuestras habilidades con el resto del equipo.

Únete a nuestro equipo para mejorar tus habilidades relacionadas con la implementación de técnicas de procesamiento de datos de última generación y MLOps enfoques de aprendizaje automático.

Estamos buscando personas que:

• Tengan habilidades para trabajar fluidamente con SQL en motores tradicionales (por ejemplo, MySQL, PostgreSQL) o motores en la nube (por ejemplo, BigQuery, Snowflake). Trabajarás con SQL a diario.
• Tengan experiencia en programación Python y estén familiarizados con las mejores prácticas de ingeniería de software (PEP8, arquitectura limpia, revisión de código, CI/CD, etc.)
• Tengan una actitud positiva y capacidad para trabajar en equipo
• Estén ansiosos de desarrollarse y ampliar sus conocimientos constantemente

Sería una ventaja adicional:

• Experiencia con el ecosistema de Big Data (Spark, Airflow)
• Conocimiento de las herramientas de BigData en Google Cloud Platform u otra nube pública (por ejemplo, AWS, Azure)
• Experiencia comercial en prácticas de DevOps y CI/CD (por ejemplo, GitHub Actions) en el área de ML / AI
• Experiencia con la arquitectura de aplicaciones en la nube

Nuestra pila tecnológica:

• Python
• Google Cloud Platform (AirFlow, BigQuery, Composer)
• GitHub (almacenamiento de código, CI/CD, alojamiento de nuestra propia biblioteca Python de Data Science)

Lo que ofrecemos:

• Un modelo de trabajo híbrido que acordarás con tu líder y el equipo. Tenemos oficinas bien ubicadas (con cocinas totalmente equipadas y estacionamiento para bicicletas) y excelentes herramientas de trabajo (escritorios ajustables en altura, salas de conferencias interactivas)
• Bono anual de hasta el 10% del salario bruto anual (dependiendo de tu evaluación anual y los resultados de la empresa)
• Una amplia selección de beneficios adicionales en un plan de cafetería – tú eliges lo que te gusta (por ejemplo, paquetes médicos, deportivos o de almuerzo, seguros, vales de compra)
• Clases de inglés que pagamos relacionadas con la naturaleza específica de tu trabajo
• Trabajar en un equipo en el que siempre puedes contar; tenemos a bordo a especialistas de primer nivel y expertos en sus áreas de conocimiento
• Un alto grado de autonomía en términos de organización del trabajo de tu equipo; te animamos a desarrollarte continuamente y a probar cosas nuevas
• Hackathons, turismo en equipo, presupuesto de capacitación y una plataforma educativa interna, MindUp (incluyendo cursos de capacitación sobre organización de trabajo, medios de comunicación, motivación para trabajar y diversas tecnologías y cuestiones de temáticas específicas)

¿Cuáles serán tus responsabilidades?

• Serás activamente responsable de construir herramientas de procesamiento de datos para modelado y análisis – en estrecha cooperación con ambos equipos de Data Science
• Apoyarás a ambos equipos de Data Science en el desarrollo de fuentes de datos para análisis ad-hoc y proyectos de Machine Learning
• Procesarás terabytes de datos utilizando Google Cloud Platform BigQuery, Composer, Dataflow y PySpark, así como optimizarás procesos en términos de su rendimiento y costos de procesamiento en la nube de GCP
• Recolectarás los requisitos de proceso de los grupos de proyecto y automatizarás tareas relacionadas con el preprocesamiento y monitoreo de la calidad de los datos, el servicio de predicción, así como el monitoreo y reentrenamiento del modelo de Machine Learning
• Serás responsable de la calidad de ingeniería de cada proyecto y cooperarás con tus colegas en la excelencia en ingeniería

¿Por qué vale la pena trabajar con nosotros?

• A través de los datos y los procesos suministrados, tendrás un impacto significativo en el funcionamiento de una de las mayores plataformas de comercio electrónico del mundo
• Gracias a la amplia gama de proyectos en los que estamos involucrados, nunca te faltarán desafíos interesantes para asumir
• Tendrás acceso a vastos conjuntos de datos (medidos en petabytes)
• Tendrás la oportunidad de trabajar en un equipo de ingenieros experimentados y especialistas en BigData dispuestos a compartir sus conocimientos (incl. con el público en general, como parte de allegro.tech)
• Tu crecimiento profesional seguirá las tendencias tecnológicas de código abierto más recientes
• Tendrás un impacto real en las direcciones de desarrollo del producto y en la selección de tecnologías específicas; usamos las soluciones tecnológicas más recientes y mejores disponibles, porque las ajustamos estrechamente a nuestras necesidades
• Somos un proveedor de soluciones completas: diseñamos, codificamos, probamos, implementamos y mantenemos nuestras soluciones

Postúlate a Allegro y ve por qué vale la pena estar aquí (#dobrzetubyć)