Middle Data & MLOps Engineer
İşin təsviri
- Data Science komandası üçün JupyterHub mühitinin konfiqurasiyası, resursların idarə olunması və dəstəklənməsi;
- Apache Airflow vasitəsilə ETL/ELT və Machine Learning pipeline-larının qurulması, idarə olunması və monitorinqi;
- PySpark və Apache Spark istifadə etməklə böyük həcmli verilənlərin (Big Data) emalı və performansının optimallaşdırılması;
- ML komponentlərinin Docker konteynerlərinə qablaşdırılması və Kubernetes (K8s) klasterlərində yerləşdirilməsi (deployment);
- Modellərin və data servislərinin REST API vasitəsilə inteqrasiyası, monitorinqi (performance, drift, logs) və dəstəklənməsi;
- CI/CD pipeline-larının (GitLab CI və ya GitHub Actions) hazırlanması və idarə olunması.
Üstünlükdür:
- Rahat iş mühiti və peşəkar inkişaf üçün geniş imkanlar;
- Könüllü tibbi sığorta proqramına qoşulma imkanı;
- Əməkdaşlıq və qarşılıqlı dəstəyə əsaslanan mehriban komanda mühiti.
Tələblər
- Kompüter elmləri, Data Engineering və ya digər əlaqəli sahə üzrə ali təhsil;
- Python və SQL üzrə minimum 2 il praktiki iş təcrübəsi;
- Apache Airflow ilə data və ML workflow-larının hazırlanması və idarə olunması təcrübəsi;
- PySpark və ya Apache Spark ilə böyük həcmli verilənlərin emalı və performans optimallaşdırılması üzrə bilik;
- Docker və Kubernetes (K8s) mühitində tətbiqlərin yerləşdirilməsi (deployment) üzrə təcrübə;
- CI/CD alətləri və Linux əməliyyat sistemi ilə işləmək bacarığı;
- Data Science komandası ilə effektiv əməkdaşlıq bacarığı;
- MLOps konsepsiyaları (Model Registry, Deployment, Monitoring) üzrə bilik.
