Data Engineer

Team Connect  to wiodący w Polsce dostawca usług IT w modelu nearshore i offshore. Od 2008 roku z sukcesem tworzymy oraz rozwijamy oprogramowanie dla naszych klientów. Specjalizujemy się w wytwarzaniu oprogramowania w oparciu o metodyki Agile i DevOps - od etapu analizy, przez implementację, aż po dalszy rozwój produktu. Tworzymy aplikacje backendowe, frontendowe oraz mobilne. Dla jednego z naszych klientów z branży technologicznej poszukujemy osoby na stanowisko Data/ML Engineer.

Lokalizacja: praca hybrydowa z Warszawy (2 razy na tydzień praca z biura)

Zakres obowiązków:

Tworzenie gotowego do wdrożenia kodu (production-ready).

Efektywne wykorzystywanie zasobów GPU i CPU oraz rozumienie wymagań wydajnościowych dla obciążeń związanych z ML.

Projektowanie, automatyzacja i orkiestracja procesów DevOps/MLOps w środowisku chmurowym.

Tworzenie wielokrotnego użytku narzędzi i frameworków do monitorowania, optymalizacji oraz utrzymania rozwiązań opartych na ML.

Projektowanie i implementacja procesów inżynierii danych (ETL).

Analiza problemów biznesowych oraz współpraca z zespołem w celu zapewnienia skalowalności, ciągłości działania i odpowiedniego czasu realizacji.

Prowadzenie wewnętrznych warsztatów i zewnętrznych spotkań branżowych, udział w konferencjach oraz wystąpieniach publicznych.

Stałe rozwijanie kompetencji poprzez śledzenie najnowszych trendów w obszarze AI/ML i technologii pokrewnych oraz podnoszenie kwalifikacji w tych dziedzinach.

Wymagania:

Wykształcenie wyższe (licencjackie lub magisterskie) z zakresu informatyki, badań operacyjnych, matematyki, informatyki stosowanej lub pokrewnej dziedziny oraz min.3–4 lata odpowiedniego doświadczenia zawodowego.

Doświadczenie w pracy z dużymi zbiorami danych pochodzącymi z różnych źródeł.

Bardzo dobra znajomość programowania (preferowany Python).

Doświadczenie z konteneryzacją (Docker) oraz orkiestracją kontenerów przy użyciu Kubernetes.

Doświadczenie w tworzeniu aplikacji chmurowych (preferowane platformy Google Cloud Platform oraz Microsoft Azure).

Umiejętność skutecznego rozwiązywania problemów, debugowania, diagnozowania błędów oraz projektowania i wdrażania rozwiązań dla złożonych problemów technicznych.

Doświadczenie w projektowaniu, budowie i utrzymaniu procesów ETL oraz pipeline'ów danych z wykorzystaniem narzędzi do orkiestracji, takich jak Apache Airflow, Kubeflow lub podobnych.

Znajomość praktyk DevOps, w tym CI/CD oraz przepływów pracy opartych na Git.

Swoboda pracy w środowisku Unix/Linux.

Praktyczne doświadczenie w projektowaniu, tworzeniu i utrzymaniu interfejsów REST API.

Znajomość koncepcji uczenia maszynowego (Machine Learning) i głębokiego uczenia (Deep Learning) oraz doświadczenie we wdrażaniu i monitorowaniu modeli.

Mile widziane

Znajomość platform takich jak Keras, TensorFlow i/lub PyTorch.

Dogłębna znajomość najważniejszych algorytmów uczenia maszynowego.

Znajomość terminologii oraz procesów biznesowych w branży naftowo-gazowej (Oil & Gas).

Doświadczenie z technologiami IoT oraz Edge Computing.

Uznane wkłady w projekty open source.

Znajomość narzędzi do inżynierii danych, takich jak Flink, Spark, Kafka i podobnych.

Doświadczenie z technologiami Big Data (Spark, Hadoop, Storm, Hive, Pig) oraz bazami danych NoSQL będzie dodatkowym atutem.