Друзья, хочу сказать вам огромное спасибо! ❤️
Спасибо каждому, кто уже подписался на канал и поддержал его на самом старте.
Нас становится всё больше, и это действительно мотивирует двигаться дальше.
Сейчас мы активно ищем работодателей, чтобы в канале регулярно появлялось как можно больше Python вакансий. Уже ведём переговоры и делаем всё, чтобы проект стал действительно полезным для разработчиков.
Если у вас есть возможность, поделитесь этим каналом с друзьями или коллегами, которые работают с Python. Для нас это сейчас лучшая поддержка.
Чем быстрее вырастет наше сообщество, тем проще будет привлекать работодателей, а значит и вакансий станет намного больше.
Спасибо, что вы с нами с самого начала. Всё только начинается 🐍
Спасибо каждому, кто уже подписался на канал и поддержал его на самом старте.
Нас становится всё больше, и это действительно мотивирует двигаться дальше.
Сейчас мы активно ищем работодателей, чтобы в канале регулярно появлялось как можно больше Python вакансий. Уже ведём переговоры и делаем всё, чтобы проект стал действительно полезным для разработчиков.
Если у вас есть возможность, поделитесь этим каналом с друзьями или коллегами, которые работают с Python. Для нас это сейчас лучшая поддержка.
Чем быстрее вырастет наше сообщество, тем проще будет привлекать работодателей, а значит и вакансий станет намного больше.
Спасибо, что вы с нами с самого начала. Всё только начинается 🐍
👍4🔥4👏2😁1
Okko
Data Engineer (команда RecSys)
✔️Что предстоит делать:
🔷 поддержка и разработка batch ETL-пайплайнов на Airflow для аналитических витрин и ML;
🔷 потоковая обработка данных с использованием Spark Streaming, Kafka, MongoDB;
🔷 развитие feature store как инструмента, наполнение его фичами и интеграция данных для ML-моделей;
🔷 документирование, оптимизация и
мониторинг пайплайнов и потоков данных.
✔️Наш стек:
🔷 ClickHouse
🔷 Airflow
🔷 Spark (Spark Streaming, PySpark, Spark SQL)
🔷 Kafka
🔷 MongoDB
🔷 Hive
🔷 S3
🔷 DataHub
✔️Требования:
🔷 уверенное знание Python и SQL;
🔷 опыт построения ETL-процессов с использованием перечисленного стека;
🔷 будет плюсом: опыт работы с CI/CD, Docker, Grafana, базовые знания в области ML (обучение и инференс моделей, работа с feature store).
Откликнуться
👨Вакансии на Python разработчика -> PythonWork
🐍Вопросы с собесов -> ProstoPython
Data Engineer (команда RecSys)
✔️Что предстоит делать:
🔷 поддержка и разработка batch ETL-пайплайнов на Airflow для аналитических витрин и ML;
🔷 потоковая обработка данных с использованием Spark Streaming, Kafka, MongoDB;
🔷 развитие feature store как инструмента, наполнение его фичами и интеграция данных для ML-моделей;
🔷 документирование, оптимизация и
мониторинг пайплайнов и потоков данных.
✔️Наш стек:
🔷 ClickHouse
🔷 Airflow
🔷 Spark (Spark Streaming, PySpark, Spark SQL)
🔷 Kafka
🔷 MongoDB
🔷 Hive
🔷 S3
🔷 DataHub
✔️Требования:
🔷 уверенное знание Python и SQL;
🔷 опыт построения ETL-процессов с использованием перечисленного стека;
🔷 будет плюсом: опыт работы с CI/CD, Docker, Grafana, базовые знания в области ML (обучение и инференс моделей, работа с feature store).
Откликнуться
👨Вакансии на Python разработчика -> PythonWork
🐍Вопросы с собесов -> ProstoPython
🔥2👍1