Ավագ տվյալների ինժեներ

Ավագ տվյալների և մեքենայական ուսուցման ինժեներ Paysend-ում, Բելգրադ (հիբրիդ): Կառավարեք տվյալների ծայրից ծայր լուծումները, կառուցեք խողովակաշարեր Databricks-ում, տեղադրեք մեքենայական ուսուցման մոդելներ։

Նախագծեք, կառուցեք և պահպանեք տվյալների խողովակաշարերը և փոխակերպումները Databricks-ում՝ օգտագործելով Python, PySpark և SQL։ Տեղադրեք, գործարկեք և վերահսկեք մեքենայական ուսուցման մոդելները (MLOps) արտադրական միջավայրերում։ Կառուցեք և պահպանեք տվյալների մարտերը որպես հիմնական ճշմարտության աղբյուր հիմնական բիզնես ոլորտների համար։ Կիրառեք տվյալների մոդելավորման պրակտիկաներ (օրինակ՝ չափային մոդելավորում, մեդալիոն ճարտարապետություն)՝ պահպանելով տվյալների հետևողականությունը և կրկնօգտագործելիությունը։ Հանդես եկեք որպես հիմնական տվյալների գործընկեր կոնկրետ բիզնես ոլորտների համար՝ հասկանալով նրանց գործընթացները, նպատակները և խնդիրները։ Մատուցեք ծայրից ծայր լուծումներ՝ կառավարելով շրջանակը, հայտնաբերումը, նախագծումը, առաքումը, օգտագործողների ընդունումը և կրկնումը։ Հավաքեք և թարգմանեք բիզնես պահանջները տեխնիկական լուծումների։

5+ տարվա փորձ որպես տվյալների/մեքենայական ուսուցման ինժեներ, ինքնուրույն սեփականության տվյալների/մեքենայական ուսուցման լուծումներ՝ շրջանակից մինչև ընդունում։ Վարպետություն Python, SQL և PySpark/Spark լեզուներում։ Ժամանակակից տվյալների հարթակների հետ աշխատելու փորձ, ինչպիսիք են Databricks-ը (Delta Lake, Unity Catalog, MLflow, workflows)։ Շահագրգիռ կողմերի կառավարման հմտություններ՝ առևտրային և ինժեներական քննարկումներ վարելու, սպասելիքները կառավարելու և միջոլորտային որոշումներ կայացնելու ունակությամբ։ Տվյալների մոդելավորման հմտություններ և փորձ՝ վերլուծության և հաշվետվությունների համար տվյալների մարտեր նախագծելու մեջ։ Արտադրական խողովակաշարեր կառուցելու փորձ՝ կազմակերպմամբ, փորձարկմամբ, մոնիտորինգով և տարբերակների կառավարմամբ։ BI գործիքների հետ աշխատելու փորձ (օրինակ՝ Preset, Tableau, Metabase, Power BI) և տվյալների օգտագործելիության սկզբունքներ։ Ապացուցված պատասխանատվություն ծրագրի արդյունքների և առևտրային ազդեցության համար։