Не ищи работу.Пусть она найдёт тебя.

Разрабатывать и внедрять стратегию развития ML-инфраструктуры компании; Проектировать сквозную архитектуру данных и ML-пайплайнов (ETL/ELT) до продакшн-мониторинга; Принимать ключевые архитектурные решения по выбору технологического стека, инструментов и фремворков для обработки данных, ML-разработки и MLOps; Проектировать масштабируемую, отказоустойчивую и безопасную архитектуру ML-систем, интегрированную с общекорпоративной IT-инфраструктурой; Определять стандарты и лучшие практики (code style, тестирование, документирование) для работы Data Science; Работать с данными ETL/ELT-процессами с использованием SQL из реляционных баз данных (PostgreSQL, MySQL, MS SQL и др;) Высшее образование — бакалавриат