Технологии/инструменты
PythonETLAirFlowSparkCI/CDGitlabKafkaSQLPostgreSQL/ClickHouse/GreenplumDockerKubernetes
Привет! На связи Купер.тех!
Купер — это сервис доставки из магазинов и ресторанов. За 10 лет сервис вырос из foodtech-стартапа в высокотехнологичную компанию. Купер — это профессиональная команда и надёжная IT-инфраструктура, которая увеличилась в 77 раз с 2019 года. Купер объединяет свыше 1 300+ IT-специалистов. Мы создаем вдохновляющий продукт для миллионов клиентов.
Наша миссия — экономить время, энергию и деньги людей для чего-то более важного.
Платформа используется всеми продуктовыми командами и помогает им проще и быстрее разрабатывать новый функционал для наших пользователей.
Задачи
Разработка ML-платформы Купера:
- Проектирование и построение системы автоматизации жизненного цикла ML-моделей.
- Проведение экспериментов.
- Подготовка и обработка данных.
- Создание, обучение и валидация ML-моделей.
- Дейплоймент, online и offline обработка запросов.
- Мониторинг работы моделей.
- Разработка PoC, выбор и внедрение новых технологий в ML-стек Купера.
- Участие в развитии платформы, взаимодействие со стейкхолдерами и координация совместных проектов с другими командами.
Мы ожидаем, что ты
- Разрабатываешь на Python 4 года и дольше.
- Имеешь опыт разработки ETL на AirFlow (или другом оркестраторе).
- Имеешь опыт работы с распределенными системами обработки данных (Spark).
- Понимаешь принципы CI/CD и имеешь опыт построения пайплайнов на базе Gitlab.
- Имеешь опыт работы с Kafka.
- Знаешь SQL, понимаешь принципы организации хранилищ данных и имеешь опыт работы с PostgreSQL/ClickHouse/Greenplum.
- Знаешь Docker и имеешь опыт разворачивания приложений в Kubernetes-окружении.
Плюсом будет:
- Опыт работы с “MLOps-стеком” (MLflow, Kubeflow, Flyte, Feast, DVC, LakeFS, Seldon Core, etc.).
- Опыт работы с фреймворками и библиотеками для разработки моделей машинного обучения (Catboost, XGBoost, TensorFlow, Transformers, etc.).
Что интересного у нас есть
- ДМС.
- Предоставляем множество корпоративных бонусных программ.
- Работаем удаленно. В Москве есть большой и красивый офис — welcome.
- Выдаем технику для работы на твой выбор.
- Помогаем интеллектуально и физически развиваться (электронная библиотека, книжный клуб, футбол).
- Уделяем большое внимание обучению сотрудников, поэтому в нашей knowledge base ты найдёшь много интересных курсов, книг и записей конференций, а также у нас есть выделенный бюджет на образование.
А ещё
- Мы сами участвуем в конференциях как спикеры.
- Проводим внутренние митапы.
- Не боимся экспериментировать с новыми решениями и технологиями.
Марина Дмитриева Специалист по найму персонала
