backend engineer with MLOps for travel ML systems

Parser; Madrid; Vor Ort; EUR 70.000 - 90.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Parser — глобальный лидер в туристической индустрии. Команда ML-инженерии разрабатывает решения для ранжирования, рекомендаций и оптимизации цен.

Вакансия предполагает проектирование масшабируемой ML-инфраструктуры, обработку больших данных и внедрение MLOps, включая CI/CD, Docker, AWS и MLflow, с возможностью наставничества для младших инженеров.

Qualifikationen

• Требуется степень в области CS/SE или близкой дисциплины.
• 6–7 лет опыта в Software/Data/ML инженерии (предпочтительно).
• Умение решать задачи и разбираться в системах ML.
• Знание Java; Python приветствуется.
• Опыт построения масштабируемых ML-систем; владение AWS, Docker, Spark, Kafka.
• Опыт работы с CI/CD и ML-обслуживанием моделей (MLflow).
• Умение работать в команде и коммуницировать технические решения.

Aufgaben

• Разработка и внедрение масштабируемой ML-инфраструктуры для обучения, развёртывания и онлайн-/пакетной обработки.
• Построение и поддержка эффективных пайплайнов данных для масштабной обработки и инженерии признаков.
• Оптимизация ресурсов и производительности систем ML-в обслуживании.
• Реализация мониторинга, логирования и оповещений, участие в ML Ops (CI/CD).
• Сотрудничество с дата-сайентистами для упрощения перехода модели в продакшн.
• Изучение и внедрение новых технологий; наставничество младших инженеров.

Kenntnisse

Java proficiency

Python desirable

Team collaboration

ML knowledge

Ausbildung

Bachelor's or Master's degree in Computer Science or related field

Tools

AWS

Docker

Spark

Kafka

MLflow

GitHub Actions

Jobbeschreibung

Описание

Parser is a global leader in the travel industry. Its Machine Learning Engineering team builds ML solutions for ranking, recommendation, and pricing optimization.

Задачи

• Design and implement scalable ML infrastructure for training, deployment, and serving in batch and real-time environments


• Build and maintain efficient data pipelines for large-scale processing and feature engineering


• Optimize compute resources and improve model-serving performance across ML systems


• Implement monitoring, logging, and alerting systems, and contribute to ML Ops practices, including CI/CD pipelines


• Collaborate with data scientists to streamline the model development-to-production workflow


• Research and integrate new technologies


• Mentor junior engineers and communicate technical solutions to diverse stakeholders

Требования

• Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Software Engineering, or a related technical field


• 6–7 Years of experience in Software, Data, or ML engineering roles (preferred)


• Strong problem-solving skills


• Proficiency in Java; Python is desirable


• Understanding of ML algorithms and model architectures


• Experience building scalable, reliable ML systems


• Exposure to cloud platforms such as AWS, containerization with Docker, and scalable data systems such as Spark and Kafka


• Familiarity with CI/CD tools such as GitHub Actions and ML model serving technologies such as MLflow


• Ability to collaborate well across teams


• A solid foundation in at least one of software engineering, data engineering, distributed systems, or applied machine learning, and readiness to grow into other areas as required


• Будет плюсом: Python

Условия

A friendly, collaborative team focused on knowledge sharing and continuous learning

Opportunity to work on MLOps and Machine Learning infrastructure using Java, Python, AWS, Docker, Kafka, Spark, and MLflow to power real-time ML systems