WorkaemКарьерная платформа
  • Вакансии
  • Компании
  • Зарплаты
  • Офферы
  • Сервисы
  • Блог
  • Работодателям
Workaem

Карьерная платформа для IT-специалистов: вакансии напрямую с карьерных страниц 300+ компаний, из телеграм-каналов, с международных площадок и от работодателей напрямую. Разбор условий, детектор мёртвых вакансий, AI-инструменты для резюме. Базовые функции бесплатны.

Подпишись, присылаем лучшие вакансии недели
Или читай канал в телеграме
Соискателям
Все вакансииЗа границейУдалёнка в долларахКомпании с РУ основателямиЗарплатыОфферыВозможностиСоветыСоздать резюмеТренировка интервью
По технологиям
Вакансии PythonВакансии JavaScriptВакансии ReactВакансии JavaВакансии GoВакансии Docker
По профессиям
РазработкаДизайнQA / ТестированиеАналитикаProduct / Project ManagerМаркетинг
Работодателям
Разместить вакансиюТарифыБаза кандидатовСвязаться с нами
Кабинет
РегистрацияВойтиЛичный кабинетМои откликиСохранённыеУведомления
Компания
О проектеПредложенияКонтактыБлогКонфиденциальностьУсловия использования
© 2026 Workaem. Все права защищены.КонфиденциальностьУсловияОферта
Made by IT, for IT 💛
DataOps Engineer
ВердиктОписаниеИнструментыКомпанияПохожие
  1. Главная
  2. /
  3. Вакансии
  4. /
  5. DataOps Engineer

Иви·Москва·28 авг.

DataOps Engineer

🏢 ОфисMiddleПолная занятость
Зарплата не указана
56
Есть о чём спросить
Навык востребован (Python), за такой навык на рынке платят больше. Но вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля.
Нажмите на сигнал, чтобы увидеть, на чём он основан

Наша компания

Иви — один из лидеров рынка онлайн-кинотеатров в РФ и странах СНГ. №1 в рейтинге Лучших работодателей России четыре года подряд. Уже 16 лет мы работаем на рынке профессионального легального видеоконтента, каждый день решая интересные задачи в атмосфере свободы, доверия, открытости.

О роли

Наша команда не только предоставляет миллионам пользователей доступ к кино и сериалам, но и создает их сама.

Чем предстоит заниматься

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

Наши требования

Опыт работы с хранилищами признаков и платформами машинного обучения
Опыт разработки потоковых систем и работы с Kafka
Опыт версионирования, отслеживания происхождения и проверки качества данных
Опыт оптимизации Spark-задач по скорости, памяти и стоимости вычислений
Опыт создания переиспользуемых решений для команд данных и машинного обучения
Уверенное знание Python и/или JVM-языка
Опыт разработки и поддержки конвейеров обработки данных
Глубокое понимание Spark или другой распределённую систему обработки данных
Опыт с Airflow, Kubeflow Pipelines или аналогами
Понимание partitioning, shuffle, skew, retry, backfill и идемпотентности
Опыт проектирования схемы данных и работы с большими объёмами
Опыт работы в batch- и streaming-обработке: event time, processing time, окна, watermark, late data
Понимание point-in-time joins, temporal leakage и гарантии at-least-once / exactly-once
Знание подходов к incremental computation, caching, state и пересчётам
Работае с Git, code review, тестированием, CI/CD и observability

Мы предлагаем

Официальное трудоустройство и конкурентную заработную плату. Мы аккредитованная ИТ-компания!
Удаленный формат работы или гибридный в уютном и современном офисе в шаговой доступности от станций метро Дмитровская, Савеловская, рядом с Флаконом и Хлебозаводом
Предоставление современной рабочей техники, дополнительный монитор и многое другое для комфортной работы
Гибкое начало рабочего дня по согласованию с руководителем
Заботу о здоровье: после испытательного срока — ДМС со стоматологией, страхование от несчастных случаев и критических заболеваний, а ещё возможность получать консультации психолога, юриста, финансового консультанта и специалиста по ЗОЖ
Поддержку в обмене знаниями и идеями: поощряем выступления на митапах и помогаем с подготовкой докладов
Бесплатную подписку на сервис корпоративных скидок и предложений BestBenefits, а также доступ к онлайн-библиотеке издательства «МИФ»
Вишенка на торте: специальное предложение по подписке Иви

Технологии и навыки

Python
ML
Spark
Git
Kafka
CI/CD
Airflow
Иви
Иви
Москва

ГрейдMiddle
ЗанятостьПолная занятость
РегионРоссия
ФорматОфис
ИсточникСкрыто
Опубликовано28 авг.
Все вакансии компании

AI-помощник

под эту вакансию
Войди, чтобы AI оценил твоё соответствие вакансии и написал сопроводительное письмо

Похожие вакансии

Разработчик в команду геосервисов автономного транспортаЯндексQA Lead в команду AI-агентов (Python)2ГИСTech Lead Java (GigaChat)СБЕРPenetration Tester (Middle)KPMG
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).