Инженер данных ML-проектов: Python, ETL, Airflow, Remote

Магнит; Town of Russia (NY); Presencial; USD 22.000 - 40.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

ДМС со стоматологией

Возможность удаленной работы

Комфортный офис

Descripción de la vacante

Магнит ищет специалиста по данным для проектирования и разработки пакетных ETL-процессов и backend-сервисов на Python. В требованиях — опыт работы с распределёнными БД и Spark/Trino, оркестрация пайплайнов в Airflow и базовые навыки CI/CD и DevOps.

Рассматриваются удаленная или офисная варианты, гибкие условия и поддержка обучения. Кандидат будет участвовать в оптимизации ML-проектов, проектировании хранилищ данных и улучшении生产ной инфраструктуры.

Formación

• Опыт коммерческой разработки на Python не менее 2 лет.
• Понимание принципов ETL/ELT.
• Опыт с распределёнными СУБД (Greenplum, ClickHouse) и вычислительными движками (Spark, Trino).
• Оркестрация пайплайнов в Airflow.
• Базовые знания CI/CD и DevOps: сборка, тестирование, деплой.
• Навыки Linux CLI и контейнеризации (Docker).
• Ориентированность на рефакторинг ML-проектов и продакшн-инфраструктуру.
• Умение работать в команде и использовать ИИ-ассистентов.

Responsabilidades

• Проектировать и разрабатывать пакетные ETL-процессы.
• Разрабатывать backend-сервисы на Python для обработки данных и интеграции.
• Оптимизировать ML-проекты: рефакторить и упаковывать пайплайны в продакшн.
• Участвовать в проектировании хранилищ данных и оптимизации решений.

Conocimientos

Python-разработка

Data-engineering

ETL/ELT проектирование

Airflow

ML-цикл разработки

CI/CD DevOps

Linux CLI

Docker

ИИ-ассистенты в разработке

Herramientas

Apache Spark

Trino

Greenplum

ClickHouse

Descripción del empleo

Магнит ищет специалиста по данным для проектирования и разработки пакетных ETL-процессов и backend-сервисов на Python. В требованиях — опыт работы с распределёнными БД и Spark/Trino, оркестрация пайплайнов в Airflow и базовые навыки CI/CD и DevOps.

Рассматриваются удаленная или офисная варианты, гибкие условия и поддержка обучения. Кандидат будет участвовать в оптимизации ML-проектов, проектировании хранилищ данных и улучшении生产ной инфраструктуры.