Data Engineer [M/F]
Summary
Builds and maintains data pipelines and ML workflows in Python, using Airflow/Kubeflow and Docker/Kubernetes on GCP to process large datasets.
Wymagania
- 3–4 lata doświadczenia w obszarze Data Engineering, Machine Learning Engineering, MLOps lub pokrewnym oraz wykształcenie wyższe techniczne
- bardzo dobra znajomość Pythona i doświadczenie w pracy z dużymi zbiorami danych
- doświadczenie w projektowaniu i budowie potoków danych oraz procesów ETL, z wykorzystaniem narzędzi takich jak Apache Airflow, Kubeflow lub podobnych
- praktyczna znajomość Docker, Kubernetes oraz środowisk chmurowych (preferowane Google Cloud Platform i/lub Micro