KTKTS
Аналитик
гибрид, удалёнка
Команда развивает централизованную MLOps-платформу и Online/Stream FeatureStore для разработки, доставки и исполнения ML-моделей. Роль фокусируется на сборе требований, проектировании интеграций и улучшении процессов работы с фичами и пайплайнами, чтобы ускорить вывод моделей в прод
ГрейдMiddle/Senior
Стек
PythonPySparkCassandraKafkaRedisOpenSearchS3AirflowHadoopSQLOpenAPI/Swaggerpandas
Задачи
- •Собирать и формализовывать требования для ML/DS/DE-команд
- •Прорабатывать пользовательские сценарии, Use Cases и User Stories
- •Участвовать в проектировании и развитии компонентов MLOps-платформы и Feature Store
- •Описывать интеграции и API взаимодействия между сервисами
- •Анализировать процессы работы с данными и ML-пайплайнами и предлагать улучшения
- •Участвовать в подготовке архитектурных Vision-документов совместно с архитекторами
Обязательно
- •Понимание концепции Feature Store и MLOps
- •Знание архитектурных паттернов online/offline хранилищ, Airflow, Cassandra, Hadoop
- •Понимание жизненного цикла ML-моделей: обучение, валидация, online/offline inference
- •Знание брокеров и хранилищ данных: Redis, OpenSearch, S3, Kafka
- •Уверенный SQL — чтение и написание сложных запросов
- •Опыт работы с Python (pandas, PySpark) — умение читать и разбирать код
- •Практический опыт работы с OpenAPI/Swagger и формализация требований (User Stories, BPMN/UML)
Будет плюсом
- •Опыт подготовки архитектурных Vision-документов
- •Опыт работы с ML/MLOps-платформами или data-intensive системами
