java-разработчик в ML-инфраструктуре

Ozon; United States; Remote; USD 120,000 - 160,000; Full time

Job summary

Ozon ищет инженера по инфраструктуре ML-платформы для работы над сервисами Feature Store и тесной интеграции с ML пайплайнами компании. Вы будете развивать и поддерживать инфраструктуру хранения и обработки больших данных в рамках масштабируемой архитектуры.

Кандидат должен обладать опытом разработки на Java, знанием Linux и принципов распределённых систем; будет плюсом опыт Hadoop/Spark и языков Python/Go. Работа предполагает участие в архитектурных решениях и рост в области data-инфраструктуры.

Qualifications

• Уверенное знание языка Java.
• Понимание принципов работы распределённых систем.
• Опыт разработки под Linux и работы в Linux-среде.

Responsibilities

• Разрабатывать и развивать высоконагруженные сервисы Feature Store.
• Проектировать и внедрять надежные и масштабируемые решения для хранения и обработки данных.
• Интегрировать сервисы с ML-пайплайнами и инфраструктурой данных.
• Оптимизировать производительность, устойчивость и отказоустойчивость системы.
• Принимать участие в архитектурных решениях и техническом развитии платформы.

Skills

Java

Distributed systems

Linux

Tools

Hadoop

Spark

Python

Go

Job description

Описание

Привет! Это команда Инфраструктуры данных ML платформы. Команда занимается созданием и развитием Feature Store - ключевого продукта для всех команд машинного обучения в компании.

Задачи

• Разрабатывать и развивать высоконагруженные сервисы Feature Store.
• Проектировать и внедрять надежные и масштабируемые решения для хранения и обработки данных.
• Интегрировать сервисы с ML-пайплайнами и инфраструктурой данных.
• Оптимизировать производительность, устойчивость и отказоустойчивость системы.
• Принимать участие в архитектурных решениях и техническом развитии платформы.

Требования

• Уверенное знание Java.
• Опыт разработки под Linux.
• Понимание принципов работы распределённых систем.
• Будет плюсом: Опыт работы с Hadoop, Spark; Знание Python и/или Go; Опыт работы с высоконагруженными сервисами и data-platform решениями; Понимание ML-инфраструктуры и жизненного цикла данных

Условия

Работу над продуктом, который используется всеми ML-командами компании. Большие данные, реальные высокие нагрузки и сложные инженерные задачи. Возможность влиять на архитектуру и развитие нового продукта. Профессиональный рост в области data и ML-инфраструктуры.