Big Data engineer (Java OR Scala)
В архиве с 17 декабря 2018
от 180 000 до 250 000 ₽ на руки
Требуемый опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость, гибкий график
Вакансия в архиве
Работодатель, вероятно, уже нашел нужного кандидата и больше не принимает отклики на эту вакансию
Похожие вакансии
Москва, Белорусская
Опыт от 3 до 6 лет
Участвовать в проектах реализации новых решений по новым продуктам и услугам, для клиентов физических и юридических лиц. Разрабатывать пользовательские приложения...
Опыт разработки на Java от 2-х лет. Опыт использования технологий Spring. Опыт разработки RESTfull и SOAP сервисов.
Опыт от 3 до 6 лет
Разработка интернет эквайринга и СБП на микросервисах. Разработка/создание технической документации в Confluence. Оптимизация производительности микросервисов. Проведение code review.
Опыт работы Java разработчиком от 2 лет. Опыт проектирования, разработки и поддержки программного обеспечения на Java. Опыт работы с библиотеками...
Опыт более 6 лет
Разработка серверных компонентов для автоматизированных рабочих мест пользователей системы. Разработка бэка для единого фронтального приложения.
Опыт работы с Java SE, Spring Framework (IoC, MVC, Transactions, Data, Boot). Опыт работы с PostgreSQL. Опыт работы с Gradle...
Опыт от 3 до 6 лет
Анализ исходных систем, и методов интеграции с ними. Участие в разработке проектных решений на интеграцию. Разработка и оптимизация процессов интеграции...
Релевантный опыт работы от 3 лет. Уверенное владение Python, опыт работы с FastAPI (или другим web фреймворком). Опыт работы с...
Москва
Опыт от 3 до 6 лет
Системный анализ источников данных и интеграций. Системный анализ процессов работы и взаимодействия компонент платформы. Участие в формировании модели данных.
Опыт работы с базами данных в качестве аналитика/разработчика от 2 лет. Опыт участия в проектах по созданию и развитию...
Москва, Алексеевская
Опыт от 3 до 6 лет
Переводить задачу с языка продактов на язык машинного обучения. Предлагать свои идеи на тему того, как продуктовым инициативам могут помочь...
Опыт реализации и применения моделей машинного обучения в продакшене или исследовательских целях. Понимание основных методов и алгоритмов Machine Learning.