description
Описание вакансии
Lead Data Engineer
#удаленка #lead
Компания: Wildberries
🔹Что нужно делать
-Проектирование и сопровождение ETL/ELT пайплайнов для Feature Store и аналитических витрин (Airflow, Spark, Feast, ClickHouse, S3).
-Разработка и поддержка офлайн (batch) сервисов инференса ML-моделей
-Архитектурное проектирование хранилищ и систем обработки данных с обеспечением масштабируемости и отказоустойчивости
-Управление данными и инфраструктурными ресурсами с соблюдением Data Governance и стандартов naming conventions
-Участие в построении и поддержке интеграции inference сервисов с клиентскими приложениями и DWH с использованием брокеров Kafka/RabbitMQ
-Настройка мониторинга и алертинга качества моделей, метрик и ресурсов (Airflow, s3, clickhouse)
-Совместная работа c командой платформы DWH по развитию корпоративного хранилища данных и обучению команды ML инструментам по работе с данными
🔹Какой опыт и знания нужны
-Опыт работы в Data Engineering/MLOps не менее 5 лет.
-Уверенное владение Python, SQL, знание DWH-концепций.
-Опыт с Airflow, Kubeflow, Spark, Kafka, RabbitMQ, ClickHouse, PostgreSQL, Milvus или другими векторными БД.
-Навыки работы с контейнерами (Docker, Kubernetes), CI/CD, мониторингом (Prometheus, Grafana).
-Опыт с Feature Store (Feast и т.п.) и API разработкой (REST/gRPC) будет плюсом.
Контакты: %contact_placeholder%?
🔥 / @best_itjob / @it_rab
#удаленка #lead
Компания: Wildberries
🔹Что нужно делать
-Проектирование и сопровождение ETL/ELT пайплайнов для Feature Store и аналитических витрин (Airflow, Spark, Feast, ClickHouse, S3).
-Разработка и поддержка офлайн (batch) сервисов инференса ML-моделей
-Архитектурное проектирование хранилищ и систем обработки данных с обеспечением масштабируемости и отказоустойчивости
-Управление данными и инфраструктурными ресурсами с соблюдением Data Governance и стандартов naming conventions
-Участие в построении и поддержке интеграции inference сервисов с клиентскими приложениями и DWH с использованием брокеров Kafka/RabbitMQ
-Настройка мониторинга и алертинга качества моделей, метрик и ресурсов (Airflow, s3, clickhouse)
-Совместная работа c командой платформы DWH по развитию корпоративного хранилища данных и обучению команды ML инструментам по работе с данными
🔹Какой опыт и знания нужны
-Опыт работы в Data Engineering/MLOps не менее 5 лет.
-Уверенное владение Python, SQL, знание DWH-концепций.
-Опыт с Airflow, Kubeflow, Spark, Kafka, RabbitMQ, ClickHouse, PostgreSQL, Milvus или другими векторными БД.
-Навыки работы с контейнерами (Docker, Kubernetes), CI/CD, мониторингом (Prometheus, Grafana).
-Опыт с Feature Store (Feast и т.п.) и API разработкой (REST/gRPC) будет плюсом.
Контакты: %contact_placeholder%?
🔥 / @best_itjob / @it_rab
tips_and_updates
Как откликнуться эффективно
- arrow_right1–2 релевантных кейса (ссылки/скриншоты)
- arrow_rightСроки и формат работы (когда на связи)
- arrow_right2–3 уточняющих вопроса по задаче
handshake
Рекомендации работодателю
- arrow_rightОпишите результат и критерии приёмки
- arrow_rightУкажите бюджет/вилку — это повышает качество откликов
- arrow_rightСразу обозначьте сроки и доступность по коммуникациям
lists
Ещё вакансии
SMM-специалист (Instagram + Telegram)
Vector Asia
500 ₽ — 700 ₽
Удалённо
Полная занятость
Technical Support Engineer - Tier II
todyl
Не указан
Удалённо
Полная занятость
Генеральный директор онлайн-платформы
Бизнес Трэвел Джоб
400 000 ₽ — 600 000 ₽
Офис
Полная занятость
Продуктовый аналитик
Золотое яблоко
Не указан
Удалённо
Полная занятость
C#/.NET Разработчик
Дунайс
Не указан
Офис
Полная занятость
Senior Python Разработчик
Магнит
Не указан
Удалённо
Полная занятость