Вакансии в городе Москва

Хорошие знания алгоритмов и структур данных. Высшее образование в области математики или информатики. Опыт коммерческой разработки на Python от 3...

Оффер – выходим с предложением о сотрудничестве.

Опыт работы с системами хранения (SAN/NAS) от 2–3 лет. Знание принципов работы FC/iSCSI, multipath, zoning, RAID.

Зона ответственности: Администрирование и развитие систем хранения данных (SAN, NAS). Управление пулами хранения, настройка LUN, томов, файловых шейр.

Общее представление о стеке технологий BigData. Понимать различия работы между BigData и с данными обычного размера. Знание SQL (индексы, функции...

Разработка, реализация и поддержка типовых интеграционных решений, на стеке технологий, принятых в команде. (Java, Groovy, Apache Nifi, Airflow).

Опыт работы ML-инженером с Рекомендательными системами от 2 лет. Знание SQL/Баз данных, умение создавать сложные запросы, оптимизировать.

Дообучение (fine-tuning) моделей. Подбор архитектур для новых задач. Построение и внедрение ML-модулей. Анализ и оптимизация существующей системы сбора...

Владение Python и основными библиотеками анализа данных. Знание SQL (оконные функции, оптимизация запросов) и навыки работы с базами данных.

Заниматься построением и поддержкой скоринговых моделей, самостоятельно строить ML-модели (логистическая регрессия, градиентный бустинг, деревья решений) для прогноза дефолтов.

Знание SQL на уровне уверенного владения, есть опыт применения различных типов JOIN и оптимизации запросов. Опыт работы с базами данных...

Контроль качества данных, внедрение проверок и мониторинг корректности витрин. Разработка и поддержка витрин данных. Проектирование и оптимизация SQL-запросов.

Опыт с Supabase/Firebase, Postgres, Redis, очередями. Опыт с no-code/low-code (Retool, Make/Zapier, n8n) и...

Быстро собирать MVP/прототипы: лендинги, мини-сервисы, внутренние инструменты, боты, микропанели, утилиты. Делать интеграции: API, вебхуки, платежи, CRM/таблицы/аналитику...