Senior Systems Engineer
В архиве с 6 апреля 2017
Требуемый опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость, полный день
Москва
Вакансия в архиве
Работодатель, вероятно, уже нашел нужного кандидата и больше не принимает отклики на эту вакансию
Похожие вакансии
Senior Data Engineer
до 450 000 ₽Москва, Белорусская и еще 1
Опыт от 3 до 6 лет
Можно из дома
Предстоит работать с высоконагруженной инфраструктурой, повышать надежность, производительность и расширяемость пайплайнов данных, проектировать и разрабатывать модели данных и отчетность для...
Опыт от 3 до 6 лет
Имплементация методов построения карт с помощью различных сенсоров автомобиля на С++ и Python. Использование готовых opensource библиотек для SLAM, лидарного...
Опыт написания требовательного к ресурсам С++ кода. Опыт работы с библиотеками g2o, Ceres. Знание линейной алгебры, 3D...
Опыт от 3 до 6 лет
Работать с данными разной модальности - табличными, графовыми, текстовыми, изображениями и видео. Самостоятельно формулировать гипотезы и проверять их, конструировать фичи, проводить...
Понимание и опыт применения основных методов машинного обучения и знание принципов статистического анализа. Опыт production-разработки на Python и знание...
Опыт от 3 до 6 лет
Можно из дома
Написание стабильного, поддерживаемого, документированного кода. Разработка новой функциональности. Участие в обсуждении новой функциональности. Участие в кодревью.
Опыт работы с UE5, MS Visual Studio || Rider || Visual Studio Code. Опыт разработки на Blueprint, C++. Опыт работы с...
Lead Data Engineer
500 000 – 600 000 ₽Москва, Белорусская и еще 1
Опыт от 3 до 6 лет
Можно из дома
Предстоит работать с высоконагруженной инфраструктурой, повышать надежность, производительность и расширяемость пайплайнов данных, проектировать и разрабатывать модели данных и отчетность для...
Москва
Опыт от 3 до 6 лет
Можно из дома
Анализировать источники данных. Создавать процессы интеграции данных в DWH. Создавать процессы обновления данных внутри DWH. Помогать аналитикам с созданием витрин.
Опыт работы в DWH, Python, SQL в совершенстве. Понимание архитектуры построения хранилищ. Знание отличия Anchor от Data Vault.
Москва