#MLOps #MachineLearning #Python #DataScience #AI #Backend #Hadoop #PySpark #Airflow #Kubernetes #PostgreSQL #FastAPI #Career #ITJobs #Tech #MLSystemDesign #RAG #LLM #MLPlatform #BankingJobs #PythonDev #DataEngineering #TechCareers

⭐️MLOps (банк)
Стрим занимается разработкой моделей машинного обучения для сегментов малого, среднего и крупного бизнеса. Разработка ведется «под ключ»: сбор и подготовка данных, построение моделей и их внедрение в PROD.

Компания: Selecty (КА)
💰Зарплата: 200 000 – 310 000 ₽ на руки (зависит от грейда)
Формат: только ТК РФ (совместительство в банке)

*️⃣Стек технологий:
Python, Jupyter Hub, Git, Apache Airflow, Hadoop, PySpark, aiohttp, FastAPI, PostgreSQL, S3, Jenkins, Kubernetes
Библиотеки для ML:
Sklearn, XGBoost/LGBM/CatBoost, PyTorch/TensorFlow, NLTK, OpenCV, LLM и другие

✅Обязанности:

Проектирование и реализация ML-решений для промышленного применения
Адаптация моделей под инфраструктуру и оптимизация для повышения производительности (inference)
Выстраивание MLOps и CI/CD процессов
Развитие инструментов ML-платформы
Участие в системном анализе и обсуждении требований заказчика
Исследование и внедрение решений для управления жизненным циклом ML-моделей
Развертывание ПО на тестовых и продуктивных средах

⭐️Требования:
Обязательное высшее образование
Отсутствие открытых ИП в сфере ИТ
Обязательное наличие военного билета или приписного
Опыт backend-разработки на Python, включая асинхронное программирование
Опыт работы с реляционными базами данных
Понимание принципов работы web: HTTP, REST
Уверенное владение инструментами: Git, менеджеры зависимостей, линтеры, type-checker
Понимание CI/CD, опыт работы с Docker и Kubernetes

Будет плюсом:

Опыт работы с Hadoop, PySpark, Airflow
Опыт работы с очередями, S3, Redis, Celery
Опыт проектирования отказоустойчивых и масштабируемых систем
Знание и применение принципов System Design и ML System Design
Опыт работы с Large Language Models, RAG-сервисами, агентами

🎉Условия

Оформление по ТК РФ (совместительство в банке)
ДМС (включая стоматологию)
Компенсация фитнеса
Скидки на обучение английскому языку (Skyeng)
Индексация заработной платы
Современная техника для работы
IT-аккредитация компании

Откликнуться - @alinarood✉️

--
[< Подпишитесь на канал «Работа в ИТ» >]

#вакансия #seniordataengineer #ETL #миграция #ApacheSpark #PySpark #Airflow #NiFi #Kafka #Hadoop #Hive #Greenplum #ClickHouse #Oracle #PostgreSQL #SQL #телеком #удаленка #data #инженерияданных #ETLмиграция #ИП #проектнаяработа #Grafana #Prometheus #S3 #биллинг #highload

Позиция: Senior Data Engineer (ETL-миграция)
ЗП: 250 000 - 270 000 на руки
Занятость: Полная
Формат работы: Удаленный
Локация: РФ, часовой пояс МСК ± 3ч
Оформление: только как ИП
Компания: Top Selection
Сфера проекта: телеком

Привет! Меня зовут Марина. 👋 Я представляю группу компаний Top Selection.
Мы занимаемся трудоустройством IT специалистов на проектную занятость.
На данный момент мы в поиске Senior Data Engineer (ETL-миграция) для участия в миграции ИС на Apache стек.

✅ Требования
● Опыт миграции ETL-систем (желательно с Oracle/Informatica на Apache стек)
● Глубокий SQL: оконные функции, сложные джойны, иерархические запросы
● Оптимизация SQL для highload (партиционирование, индексы, explain plans)
● Oracle (PL/SQL) и PostgreSQL
● Greenplum и/или Clickhouse
● Проектирование архитектур на Apache Spark (PySpark), NiFi, Airflow
● Hadoop (HDFS) и Hive
● Мониторинг ETL: Grafana/Prometheus или Victoria Metrics
● Опыт работы с биллинговыми системами (желательно телеком-домен)

➕ Как преимущество
● Потоковая обработка: Kafka Streams / Spark Streaming
● Informatica PowerCenter (понимание мигрируемой системы)
● Бинарные форматы хранения в Hadoop
● Различия: Hive vs Impala, Greenplum vs PostgreSQL, Clickhouse vs PostgreSQL
● Patroni для кластеризации PostgreSQL/Greenplum
● S3-хранилища
● КриптоПро или защищенные каналы передачи данных

📋 Задачи
● Миграция ETL-системы телеком-оператора с Oracle/Informatica на Apache стек (S3, Airflow, NiFi, Kafka, Greenplum)
● Перенос бизнес-логики из Informatica в высокопроизводительный SQL-код
● Написание и оптимизация SQL для витрин данных и ETL-процессов
● Разработка DAG-ов в Airflow
● Настройка пайплайнов в NiFi (источники: Oracle, PostgreSQL; приемники: S3, файловые архивы)
● Разработка Spark-джобов (PySpark) для больших объемов
● Интеграция с Kafka для потоковой передачи
● Настройка мониторинга (Grafana/Prometheus) и отслеживание метрик
● Разбор инцидентов по качеству данных и ошибкам загрузки
● Code review

Откликнуться: @marinori86