KTS·22 сент.
Аналитик
Ориентир по рынку≈ 754 000 – 2 297 000 ₽наш грубый ориентир по 197 вакансиям этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана
🌍 УдалённоMiddleПолная занятость🇷🇺 РФ
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Вакансия живая, задачи расписаны.
3 из 4 в норме
Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона
Деньги
Вилку работодатель не назвал. Грубый ориентир: столько платят в 197 вакансиях уровня Middle по всему рынку, без учёта специальности.
Живость
Висит 27 дней, признаков фиктивного найма нет.
Описание
Расписано подробно: обязанностей 8, требований 10. Картина ясна до первого созвона.
- Обещают
- официальное оформление, аккредитованная IT-компания и ДМС со стоматологией
- Известно
- высокие нагрузки и испытательный срок
- Не сказано
- условия испытательного срока
Что требуют
ОбязательноMLOpsAirflowCassandraHadoopMLRedisElasticsearchKafkaSQLPython
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%, Kafka +20%, SQL +20%.
Полный разбор в Pro
Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме
Сколько просить
Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга
Ваше резюме против требований
Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика
Спросить у работодателя
Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Наша компания
Привет! Мы IT-компания KTS, которая делает B2B-продукты для крупных компаний:
О роли
Автоматизируем сложные бизнес-процессы запускаем высоконагруженные веб-сервисы
Чем предстоит заниматься
Собирать, анализировать и формализовывать требования для ML/DS/DE-команд
Прорабатывать пользовательские сценарии, Use Cases и User Stories
Участвовать в проектировании и развитии компонентов MLOps-платформы и Feature Store
Взаимодействовать с архитекторами, дата-инженерами, дата-саентистами и backend-разработчиками
Анализировать существующие процессы и предлагать улучшения
Описывать интеграции и API взаимодействия между сервисами
Участвовать в проработке архитектурных решений и подготовке архитектурных Vision-документов
Работать с потоками данных, online/offline feature-хранилищами и ML-пайплайнами
Наши требования
Понимание концепции Feature Store и MLOps
Знание архитектурных паттернов Feature Store: online/offline хранилища, Airflow, Cassandra, Hadoop и понимание их назначения
Понимание жизненного цикла моделей машинного обучения: обучение, валидация, онлайн- и офлайн-инференс
Понимание специфики хранилищ и брокеров данных: Redis, OpenSearch / ElasticSearch, S3, Kafka
Уверенный SQL: умение читать сложные запросы и писать собственные
Опыт работы с Python (pandas, PySpark) — умение читать и разбирать код
Практический опыт работы с OpenAPI / Swagger
Опыт формализации требований в виде User Stories, Use Cases, BPMN/UML-диаграмм
Желателен опыт подготовки архитектурных Vision-документов совместно с архитекторами
Будет плюсом опыт работы с ML/MLOps-платформами или data-intensive системами
Мы предлагаем
Мы аккредитованная IT компания - работаем только по ТК РФ, выдаем ДМС со стоматологией после испытательного срока
Работаем в гибридном графике или полностью удаленно, начинаем гибко – с 9.00 до 11.00 по мск
Развиваем систему наставничества и совместно с сотрудником строим понятный план роста внутри компании
Поощряем написание статей и участие с докладами в конференциях
Поддерживаем изучение английского языка корпоративной скидкой в Skyeng
Предлагаем корпоративные скидки на квартиры от наших заказчиков - ведущих застройщиков Москвы
Можем работать из офиса с классным вайбом на Бауманской
Несколько раз в году проводим тусовки на крыше офиса (летом - даже с бассейном), а зимний корпоратив уже 10 лет подряд отмечаем в Сорочанах (за счет компании)