Middle Data & MLOps Engineer
Təsvir
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.
Requirements
- 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 biliklər; 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.