У нас создаются различные ИТ-решения для работы с Big Data одним из таких решений является система исследования данных. Это облачный сервис для анализа данных, разработки и апробации моделей машинного обучения. Он позволяет аналитиком данных и моделистам использовать вычислительные возможности и данные одного из самых больших закрытых корпоративных банковских облак. Он нацелен на решения исследовательских задач в корпоративном сегменте любой сложности, имеет доступ к одному из крупнейших хранилищ данных в стране и позволяет одновременно работать в облаке нескольким сотням DS и DA, публиковать отчеты и интерактивные аналитические приложения.
Задачи, которые мы предлагаем:
- Работа с кодом сервисов. Они написаны на Python, используются фреймворки Django и Flask. Оркестрация контейнеров производится посредством системы Kubernetes.
- Работа с кодом сервисов. Они написаны на Python, используются фреймворки Django и Flask. Оркестрация контейнеров производится посредством системы Kubernetes.
- Работа в составе команды, которая занимается развитием сервиса и его интеграцией.
- Участие в тестировании и разворачивании сервисов.
- Решение задач, связанных с инструментами системы исследования данных и интеграциями.
- Участие в процессах разработки ИС.
- Участие в активностях по оценке работ.
- Работа в Agile-формате, работа с backlog, совместно с лидером команды
- Участие в agile церемониях команды и стрима.
Знания и навыки, которые для нас важны:
- Опыт разработки на Python (5 лет опыта работы).
- Знание и понимание принципов ООП и чистого кода.
- Знание и опыт работы с фреймворками Python (Django, Flask).
- Понимание жизненного цикла разработки ПО \ моделей .
- Знание Docker на уровне разработчик ПО
Желательно:
- Опыт реализации систем с применением ML
- Опыт работы с Kubernetes
- Опыт работы с Apache Superset и системами разметки данных.
- Понимание особенностей экосистемы Hadoop.
- Знание Kerberos.
- Опыт разработки для GPU вычислений.