Развивать платформу для расчёта ML-признаков в batch-, streaming- и nearline-сценариях
Строить и поддерживать пайплайны для исторических расчётов, backfill и обновления признаков
Собирать обучающие датасеты так, чтобы в них не попадали данные «из будущего»
Работать с потоковыми данными: окнами, опоздавшими событиями и разными типами времени
Следить за тем, чтобы признаки одинаково и корректно считались в offline- и online-контурах
Развивать единые и переиспользуемые подходы к описанию feature pipelines и датасетов
Обеспечивать воспроизводимость и качество данных: версионирование, lineage, проверки и контроль результатов расчётов
Оптимизировать Spark- и streaming-задачи по скорости, памяти и стоимости вычислений
Развивать incremental-расчёты, чтобы не пересчитывать большие объёмы данных без необходимости
Интегрировать платформу с Feature Store, Airflow/Kubeflow, Kafka, хранилищами и внутренними сервисами
Добавлять метрики, трассировку и инструменты диагностики, чтобы быстро находить проблемы в проде
Проверять систему под нагрузкой и в сценариях с отказами
Участвовать в сопровождении своего прод-контура и разборе инцидентов
Вместе с ML-инженерами превращать решения под конкретные задачи в общие возможности платформы
Оценивать готовые open-source решения и выбирать, где лучше интегрировать существующий инструмент, а где действительно нужна собственная разработка