go-разработчик инфраструктуры данных

Ozon; United States; Teletrabalho; USD 55 000 - 85 000; Tempo integral

Vantagens oferecidas por esta oferta de emprego

Mentor program

Опыт с большими данными

Переход на full-time после выпуска

Resumo da oferta

Команда инфраструктуры данных ML-платформы в Оzon занимается созданием и развитием Feature Store и векторного поиска — ключевых компонентов для обучения моделей и поиска в сервисах компании. Предлагается наставничество, работа с большими данными и возможный переход на full-time после выпуска.

Требуется базовые знания go или python, Linux, и понимание баз данных. Рассматриваются студенты или начальные специалисты, с желанием учиться и развиваться в data/ML-инфраструктуре.

Qualificações

• Базовые знания go или python, алгоритмов и структур данных.
• Знакомство с Linux и командной строкой.
• Базовое понимание баз данных.
• Желание разбираться в data/ML-инфраструктуре и учиться.
• Будет плюсом: учебные или pet-проекты на Java, Python и/или Go; участие в олимпиадах, хакатонах или учебных командных проектах.

Responsabilidades

• Изучать устройство Feature Store, векторного поиска и ML-инфраструктуры под руководством наставника.
• Участвовать в разработке сервисов Feature Store на go/python.
• Писать и поддерживать код, тесты и документацию.
• Выполнять задачи по интеграции с ML-пайплайнами и инфраструктурой данных.
• Помогать анализировать производительность, устойчивость и отказоустойчивость системы.
• Участвовать в code review и обсуждениях технических решений.

Ferramentas

Git

Docker

Descrição da oferta de emprego

Описание:

Привет! Это команда инфраструктуры данных ML-платформы. Команда занимается созданием и развитием Feature Store и векторного поиска - одних из ключевых продуктов для всех команд машинного обучения в компании. Feature Store - это новый и активно развивающийся сервис, который: Хранит исходные данные для обучения моделей. Используется командами поиска, рекомендаций, модерации и рекламы. Хранит более 10 ПБ данных. Обрабатывает нагрузки в тысячи RPS. Является критически важной частью ML-инфраструктуры компании.

Задачи:

• Изучать устройство Feature Store, векторного поиска и ML-инфраструктуры под руководством наставника.
• Участвовать в разработке сервисов Feature Store на go/python.
• Писать и поддерживать код, тесты и документацию.
• Выполнять задачи по интеграции с ML-пайплайнами и инфраструктурой данных.
• Помогать анализировать производительность, устойчивость и отказоустойчивость системы.
• Участвовать в code review и обсуждениях технических решений.

Требования:

• Базовые знания go или python, алгоритмов и структур данных.
• Знакомство с Linux и командной строкой.
• Базовое понимание баз данных.
• Желание разбираться в data/ML-инфраструктуре и учиться
• Будет плюсом: Учебные или pet-проекты на Java, Python и/или Go; Участие в олимпиадах, хакатонах или учебных командных проектах

Условия:

Наставника и погружение в реальные задачи. Работу с большими данными, высокими нагрузками и ML-инфраструктурой. Участие в развитии нового продукта. Перспективу перехода на full-time после выпуска. Профессиональный рост в области data и ML-инфраструктуры.