Розробник Python для Data Science (з досвідом операцій і AWS) в ExpoPlatform ltd

Ми шукаємо кваліфікованого розробника Python із сильним досвідом роботи з даними та операцій, щоб приєднатися до нашої команди. Якщо у вас є досвід роботи з AWS, вам подобається оптимізувати рішення на основі штучного інтелекту та ви досягаєте успіху в швидкому середовищі спільної роботи, ми будемо раді почути вашу думку.

Основні обов'язки:

• Моніторинг і постійна оптимізація рішень, керованих ШІ , включно з чат-ботами, системами рекомендацій і агентами LLM.
• Розробляйте та вдосконалюйте масштабовані системні архітектури у співпраці з міжфункціональними командами.
• Розгортайте, обслуговуйте та масштабуйте рішення на AWS.< /li>
• Тісно співпрацюйте з науковими групами даних, продуктами та інженерами для впровадження нових функцій і можливостей.
• Налагодження, усунення несправностей і підвищення продуктивності систем ШІ.
• Перетворення MVP у готові до виробництва хмарні рішення.

Основні навички та кваліфікація:< /p>

• 3+ роки досвіду розробки на Python.
• Вміння працювати з базами даних SQL і NoSQL (наприклад, PostgreSQL, DynamoDB).
• Перевірені знання AWS, зокрема з Lambda, SQS і пов’язаними службами.
• Знайомство з векторними базами даних (наприклад, pgvector, Chroma, FAISS).
• Досвід роботи з модельними постачальниками послуг, такими як Amazon Bedrock, OpenAI або Anthropic.
• Великий досвід створення мікросервісів і контейнерних програм за допомогою Docker і Amazon ECS.
• Тверде розуміння життєвий цикл розробки програмного забезпечення, контроль версій (Git), гнучкі методології та конвеєри CI/CD.
• Знання англійської мови на рівні вище середнього рівня або вище (B2+).

< сильний стиль="font-weight: 700; font-style: normal">Додаткові навички (приємно мати):

• Знайомство з пошуковими системами, такими як ElasticSearch, Typesense або Milvus, для пошуку та пошуку штучним інтелектом.
• Досвід роботи з AWS SageMaker (конвеєри, навчання моделі, завдання обробки).
• li>
• Знання AWS CloudFormation та інфраструктури як коду (IaC).
• Розуміння потокових служб, таких як Amazon Kinesis.
• Досвід роботи з AWS AutoScaling, Elastic Load Balancer та іншими рішення високої доступності.
• Практичний досвід роботи з бібліотеками даних, такими як Pandas, NumPy тощо.
• Базове знання концепцій машинного навчання.

Що ми пропонуємо:

• Можливість проектувати та створювати масштабовані хмарні системи з нуля.
• Працювати з передовими технологіями ШІ та науки про дані в динамічному середовищі.< /li>