Требования:
Глубокое понимание Hadoop, Spark, Hive/Impala. Опыт разработки на Python/Scala. Знание концепций DWH и принципов работы MPP СУБД (Teradata, Exadata, Greenplum). Уверенное владение инструментами ETL (AirFlow). Опыт работы с банковскими данными. Понимание архитектуры LLM и основных методов машинного обучения (линейные модели, ансамбли, временные ряды). Знание инструментов Embeddings, Hugging Face, Mistral, Open AI API. Базовые навыки работы с Kubernetes (как плюс). Лидерство и управление командой: умение вдохновлять, организовывать процессы, мотивировать и развивать сотрудников. Коммуникация: способность ясно формулировать идеи, договариваться с бизнесом и техническими специалистами. Навыки наставничества: готовность делиться знаниями, обучать и помогать команде расти. Гибкость и адаптивность: способность быстро перестраиваться под новые задачи и технологии. Структурное мышление: умение анализировать сложные проблемы, разрабатывать стратегии их решения.
Обязанности:
Руководство командой разработчиков и аналитиков в области обработки данных и машинного обучения. Проектирование и развитие архитектуры обработки данных с использованием Hadoop, Spark, Hive/Impala. Разработка ETL-процессов с использованием AirFlow. Оптимизация работы с промышленными DWH на основе MPP СУБД (Teradata, Exadata, Greenplum). Участие в разработке ML-моделей, анализе данных, а также применении LLM (больших языковых моделей). Интеграция и работа с API (Hugging Face, Open AI API, Mistral и др.). Организация процессов CI/CD и управление кодовой базой с использованием Git. Взаимодействие с бизнес-подразделениями, формирование требований и контроль за их реализацией. Ведение документации и обучение команды новым технологиям и инструментам.
Условия:
З/п по итогам технического собеседования и оформление в штат. Можно также сотрудничать в статусе ИП/самозанятого; Интересные проекты и востребованный на рынке продукт. Адекватное руководство и квалифицированная проектная команда с огромным опытом; Возможность работать как удаленно, так и на территории работодателя: комфортные офисы в г. Калининград и г. Москва.
