Data Engineer

В архиве с 31 мая 2022
з/п не указана
4,7

Чкаловская, Санкт-Петербург, Барочная улица, 10к1

Вакансия в архиве

Работодатель, вероятно, уже нашел нужного кандидата и больше не принимает отклики на эту вакансию

Похожие вакансии

Осуществление поиска и первичный анализ данных. Определение валидности данных. Проектирование, реализация и внедрение процессов контроля качества данных. Подготовка сопровождающей технической...
Уверенные знания SQL. Умение работать с большими данными используя такие инструменты как (Spark, Hive). Знание PostreSQL, Python, git, hdfs.

Data Engineer / MLOps

300 000 – 400 000 руб.
Санкт-Петербург
Будьте первыми
Разработка, развитие и поддержка пайплайна для регулярного обучения-валидации-деплоя моделей. Поддержка и развитие слоя выгрузки данных из самописного хранилища...
Питонист уровня анаконда, который умеет в дата-инженерию и MLOps. Знание классических алгоритмов и структур данных. Опыт написания оберток Python...
Санкт-Петербург, Чернышевская
Проектирование математических моделей обнаружения атак на веб-приложения. Разработка и прототипирование статистических методов обнаружения аномалий в трафике. Поддержка и улучшение...
Уверенное знание Python, git. Знание основных алгоритмов/методов машинного обучения. Владение библиотеками Pytorch, sklearn. Знание основных веб-технологий и протоколов.
Будьте первыми
Собственные решения на базе Apache Airflow и Apache Flink в качестве инструментов трансформации данных для аналитиков. Будущие задачи: Внедрение и...
Наши ожидания от кандидата (общий опыт работы с большинством технологий от 3-х лет): Опыт работы с разными СУБД (PostgreSQL...
Санкт-Петербург, Гостиный двор и еще 1 
PyTorch и другие инструменты для анализа контента и работы с нейронными сетями. Python и широкий стек библиотек для задач машинного...
Высокий уровень навыков в программировании. Отличные знания алгоритмов и структур данных. Сильная математическая база. Умение грамотно использовать алгоритмы машинного обучения.
Санкт-Петербург, Технологический институт и еще 1 
Начальная настройĸа, поддержĸа и развитие инфраструĸтурных сервисов. Настройĸа систем мониторинга инфраструĸтуры и ошибоĸ приложений: Zabbix, Prometheus + Grafana, Sentry.
Базовые или глубоĸие знания GNU/Linux. Понимание сетевого стеĸа и протоĸолов. Опыт работы с PHP-проеĸтами на миĸросервисной архитеĸтуре.