Сравним вакансию с вашим действующим резюме и составим письмо под эту роль.
Описание вакансии
Задачи:
— Разрабатывать и поддерживать масштабируемые сервисы ML-моделей, оптимизируя их производительность и эффективность.
— Проектировать инфраструктуру, обеспечивающую критически важные входные данные для алгоритма диспетчеризации, влияющего на опыт миллионов клиентов по всему миру.
— Тесно сотрудничать с дата-сайентистами и инженерами для понимания их потребностей и создания масштабируемых решений.
— Разрабатывать и улучшать инструменты ML-инжиниринга для разработки моделей, мониторинга, обслуживания и экспериментов.
— Использовать облачную инфраструктуру Delivery Hero, построенную на современных технологиях и популярных облачных платформах, для создания высокодоступных систем.
— Предлагать инновационные решения и новые технологии для поддержки новых кейсов.
Требования:
— Опыт ML-инжиниринга или MLOps не менее 4 лет, знакомство с инструментами для обслуживания моделей, обучения, экспериментов и инженерии признаков.
— Опыт построения инфраструктуры для ML-пайплайнов с использованием современных инструментов и языков программирования, таких как Python.
— Значительный опыт (от 3 лет) в проектировании и реализации различных моделей машинного обучения (регрессия, классификация, ансамбли деревьев) для решения бизнес-задач, с хорошей теоретической базой в статистике и теории вероятностей.
— Опыт разработки приложений с нуля и создания быстрых прототипов для решения системных задач с использованием open-source инструментов.
— Опыт технической оценки технологий и предложений решений на основе анализа плюсов и минусов.
— Опыт глубокого анализа существующих систем для их улучшения.
— Свободное владение английским языком, четкая устная и письменная коммуникация.
— Желательно: опыт работы с ML-инструментами Metaflow, Airflow, MLflow, Argo Workflows, Cloud Notebooks.
— Желательно: знание публичных облачных платформ (AWS, Google Cloud или аналогичных).
— Желательно: опыт работы с CI/CD пайплайнами и инфраструктурой как код (Terraform или аналог).
— Желательно: знание контейнеризации и оркестрации (Docker, Kubernetes, Helm).
Условия:
— Релокация в Берлин, Германия.
— Гибридный формат работы: 2 дня в неделю в офисе на кампусе в Берлине.
— 27 дней отпуска с дополнительными днями на 2-й и 3-й год работы.
— Поддержка развития и карьерного роста: образовательный бюджет 1000 €, языковые курсы, поддержка родителей, доступ к Udemy Business.
— Медицинские обследования, медитация, спортзал.
— Программы поддержки сотрудников: план покупки акций, банк саббатикала, скидки на транспорт, страхование жизни и несчастных случаев, корпоративная пенсия.
— Питание: цифровые и обычные ваучеры на еду.
Компания Delivery Hero — одна из крупнейших технологических платформ Европы, работающая в 65 странах, штаб-квартира в Берлине, котируется на Франкфуртской бирже с 2017 года.
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.