Data Engineer [M/F]
- 3–4 lata doświadczenia w obszarze Data Engineering, Machine Learning Engineering, MLOps lub pokrewnym oraz wykształcenie wyższe techniczne,
- bardzo dobra znajomość Pythona i doświadczenie w pracy z dużymi zbiorami danych,
- doświadczenie w projektowaniu i budowie potoków danych oraz procesów ETL, z wykorzystaniem narzędzi takich jak Apache Airflow, Kubeflow lub podobnych,
- praktyczna znajomość Docker, Kubernetes oraz środowisk chmurowych (preferowane Google Cloud Platform i/lub Microsoft Azure),
- znajomość praktyk DevOps, w tym CI/CD, Git oraz środowisk Unix/Linux,
- znajomość podstaw Machine Learning i Deep Learning oraz doświadczenie we wdrażaniu i monitorowaniu modeli ML.