Інженер великих даних в MGID

Опис вакансіїMGID — це глобальна рекламна платформа, яка допомагає брендам охопити унікальну місцеву аудиторію в масштабі. У MGID ми надаємо брендам і видавцям можливість прозоро співпрацювати за допомогою нашої технології націлювання, яка націлена на конфіденційність, щоб дозволити рекламодавцям підвищити ефективність і обізнаність, а видавцям – зберегти та монетизувати свою аудиторію. Сьогодні ми створюємо унікальні технології та з вашою допомогою прагнемо досягти ще більшого. MGID — це:— власна служба Highload, яка надає 185 мільярдів рекламних оголошень 850 мільйонам унікальних користувачів більш ніж 70 мовами;— переможець кількох Нагороди AdTech за інновації та якість продукції;— 600+ співробітників, які працюють в офісах у США, Європі та Азії;— Пристрасть до передових технологій і бездоганна вертикальна структура, яка дозволяє регіональним командам обмінюватися навичками та розвиватися. ми шукаємо інженера великих даних для ефективної роботи з великими наборами даних і підтримки нашої команди Data Science у розробці, вдосконаленні та доставці наших рішень і алгоритмів для машинного навчання та штучного інтелекту. Якщо ви захоплюєтеся створенням масштабованих рішень для даних - ми хочемо почути від вас найсучасніші галузеві тенденції та технології! Вимоги Перевірений досвід розробки та оптимізації програм PySpark. Глибоке знання принципів і концепцій розподілених обчислень. Практичний досвід роботи з великими масивами даних за допомогою таких технологій як Hadoop, Spark, ClickHouse. Володіння мовами програмування, такими як Python, SQL. Досвід роботи з інтерфейсом командного рядка Linux/Unix. Знайомство з інструментами візуалізації даних та приладної дошки. Сильні комунікативні навички та вміння ефективно працювати у віддаленій команді. Відмінні навички вирішення проблем і увага до деталей. Буде плюсом: ступінь бакалавра або магістра комп’ютерних наук або суміжної галузі. Практичний досвід роботи з ClickHouse. Практичний досвід роботи з системами обробки потоків і обміну повідомленнями, такими як Kafka. Практичний досвід роботи з базами даних NoSQL (наприклад, MongoDB), особливо Aerospike. Знання домену AdTech - розуміння онлайн-реклами, RTB. Знайомство з технологіями контейнеризації, такими як Docker і Kubernetes, платформами хмарних обчислень. Знайомство з найкращими практиками керування даними та безпеки. Знання концепцій і структур машинного навчання. Обов’язки: Співпраця з спеціалістами з обробки даних, аналітиками даних та іншими зацікавленими сторонами для розуміння потреб даних і розробки рішень. Проектуйте, розробляйте та оптимізуйте програми PySpark для обробки й аналізу великих наборів структурованих і неструктурованих даних. Відстежуйте й оцінюйте дані, щоб забезпечити точність і цілісність, усувайте неполадки та налагоджуйте код PySpark. Створюйте та обслуговуйте канали даних для прийому, обробки та зберігання даних, оптимізуючи продуктивність і масштабованість. Розробляйте та обслуговуйте інформаційні панелі та звіти візуалізації даних, щоб мати можливість аналізувати та приймати рішення. Створювати та підтримувати інструменти та бібліотеки для ефективної обробки даних. Будьте в курсі галузевих тенденцій і нових технологій, щоб постійно вдосконалювати можливості обробки даних.Show more Show less Посадовий рівень Помічник Тип зайнятості Повний робочий день Посадові обов’язки Інформаційні технології Галузі Професійні послуги