Присоединяйтесь к нашей команде в качестве Старшего Инженера по данным в компании Provectus

Обзор компании:

В Provectus мы рады предложить уникальную возможность для талантливого и опытного Старшего инженера по данным стать частью нашей инновационной и динамичной команды. Специализируясь на таких областях, как данные, машинное обучение, DevOps, разработка приложений и QA, компания Provectus стремится преодолевать границы технологий и инноваций.

Описание работы:

В качестве старшего инженера по данным в Provectus вы будете играть ключевую роль в решении различных технических задач, сотрудничая с нашей мультидисциплинарной командой инженеров данных, инженеров машинного обучения и разработчиков приложений. Эта позиция предлагает возможность вносить вклад в захватывающие проекты с открытым исходным кодом, такие как ODD и UI для Kafka, разрабатывать внутренние решения и участвовать в передовых исследовательских и разработочных мероприятиях. Погрузитесь в среду, которая способствует профессиональному росту и позволяет вам использовать свой опыт для оказания значительного влияния.

Основные обязанности:

• Тесное сотрудничество с клиентами для понимания их ИТ-окружения, бизнес-требований и целей цифровой трансформации.
• Сбор, управление и анализ больших и разнообразных наборов данных.
• Совместная работа с учеными данных и инженерами машинного обучения для разработки надежных данных для продуктов данных.
• Проектирование и реализация эффективных моделей данных, интегрирующих различные источники данных в организации.
• Создание, поддержка и оптимизация ETL-процессов.
• Разработка, тестирование и постоянное улучшение решений, основанных на данных.

Требования:

• Более 5 лет опыта в инженерии данных.
• Экспертные знания нескольких облачных решений (предпочтительно AWS; GCP и Azure также ценятся).
• Владение облачными платформами данных, такими как Snowflake и Databricks.
• Навыки работы с технологиями инфраструктуры как код (IaC), включая Terraform или AWS CloudFormation.
• Способность управлять потоками данных в режиме реального времени и пакетной обработки с использованием таких инструментов, как Airflow, Kafka и Spark.
• Опыт программирования на языках, необходимых для инженерии данных, таких как