ML Engineer: Real-Time Features & Scalable Pipelines

EPAM; United States; Hybrid; USD 120,000 - 180,000; Full time

Benefits offered by this job

Opportunity to work abroad for up to 2

Relocation opportunities in 55+ países

Certifications (GCP, Azure, AWS)

Free English classes

Monetary bonuses for referrals

Medical and family care

Well-being programs

Job summary

EPAM — глобальный лидер в области AI трансформаций и инженерного консалтинга, требующий талантливых инженеров для разработки и внедрения продвинутых ML-конвейеров. Ваша роль — проектировать конвейеры feature engineering, настраивать обучение и инференс моделей, работать с большими данными и потоковыми решениями на платформах Spark и Databricks.

Вы будете обеспечивать производительность, масштабируемость и надёжность ML-решений в продакшене, а также изучать новые технологии и варианты

Qualifications

• 3+ года опыта разработки конвейеров feature engineering и моделей
• Опыт настройки offline/online pipelines
• Опыт работы с Databricks, Spark/PySpark, Python и SQL
• Опыт обработки больших данных и потоковых решений
• Знание Spark Streaming и низкой задержки
• Уровень английского B2 и выше
• Плюсом: MLflow, AWS, анализ клиентов/рекомендательных систем/розничная торговля

Responsibilities

• Проектирование и оптимизация конвейеров feature engineering
• Создание, развёртывание и поддержка конвейеров обучения и инференса
• Обработка структурированных и неструктурированных данных
• Разработка потоковых решений с Spark Streaming
• Обеспечение надёжности и производительности ML-систем в продакшене

Skills

English B2

Teamwork

Communication

Tools

Databricks

Spark

PySpark

Python

SQL

Spark Streaming

MLflow

MLOps

AWS

Job description

EPAM — глобальный лидер в области AI трансформаций и инженерного консалтинга, требующий талантливых инженеров для разработки и внедрения продвинутых ML-конвейеров. Ваша роль — проектировать конвейеры feature engineering, настраивать обучение и инференс моделей, работать с большими данными и потоковыми решениями на платформах Spark и Databricks.

Вы будете обеспечивать производительность, масштабируемость и надёжность ML-решений в продакшене, а также изучать новые технологии и варианты