Skip navigation EPAM

EPAM Data Quality Hiring Weeks

12 - 25 апреля, 2021
Онлайн
Россия

Приглашаем инженеров по автоматизации тестирования на Python / Java с опытом работы с Linux и SQL стать частью команды Data Quality в EPAM и получить welcome-бонус в размере месячного оклада. Заполните регистрационную форму, получите подтверждение, пройдите интервью и получите оффер в течение 24 часов!

Data-практика в EPAM начиналась с 5 проектов и 20 человек, но сейчас у нас более 100 проектов в различных областях знаний (крупные retail-игроки, большие телеком-компании и масштабные LifeScience-организации) с заказчиками по всему миру – от Европы и США до Сингапура и Австралии, а команда практики в России превышает 700 человек. Пройдите интервью в рамках Data Hiring Weeks и станьте частью нашей команды уже к 25 апреля.

ПОДАТЬ ЗАЯВКУ ПОДАТЬ ЗАЯВКУ

ОТКРЫТЫЕ ПОЗИЦИИ

ЧТО МЫ ЖДЕМ ОТ ВАС:

  • Опыт разработки автотестов на языках программирования Python / Java / Scala 
  • Владение английским языком на уровне B1 (Intermediate) и выше
  • Опыт работы в Linux
  • Уверенные знания SQL 
  • Отличные знания теории тестирования
  • Знакомство с лучшими практиками использования CI/CD процессов
  • Желание изучить технологии Big Data (экосистема Hadoop, Kafka, Elasticsearch)
     

Будет плюсом:

  • Опыт работы с технологиями Big Data: Hadoop, HDFS, YARN, Hive, Spark
  • Опыт работы с облачными сервисами AWS, GCP, MS AZURE
  • Опыт в управлении данными, их интеграции, проверке качества данных
  • Опыт профилирования данных
  • Опыт исследования причин дефектов, настройки производительности и оптимизации

ЧЕМ ВЫ БУДЕТЕ ЗАНИМАТЬСЯ:

  • Тестировать ETL/ELT процессы, включая подготовку тестовых датасетов
  • Профилировать, валидировать и верифицировать данные в SQL/NoSQL БД, витринах данных и корпоративных отчетах
  • Создавать и поддерживать тестовые стенды, контроллировать синхронизацию кода автотестов с процессом разработки
  • Участвовать в создании и улучшении процессов CI/CD
  • Участвовать в процессе сбора бизнес требований к данным
  • Осуществлять поддержку запросов заказчика по вопросам качества данных и их использования
  • Информировать о результатах качества данных и тесно сотрудничать с другими командами, участвующими в процессе разработки

Что мы ждем от вас:

  • Опыт разработки технологических решений (отвечать за все решение с технологической точки зрения);
  • Знание архитектуры и шаблонов проектирования, как минимум, в 3-х технологических областях (платформы данных, IoT, машинное обучение, backend, мобильная разработка и т.д.);
  • Широкое представление о технологиях, которые используются, как минимум, в 3-х технологических областях (плюсы и минусы, варианты применения в различных сценариях);
  • Глубокое понимание технологий, как минимум, из одной технологической области (как физически конкретные технологии обеспечивают заявленные метрики качества и производительности);
  • Структурированные и систематические знания всего процесса проектирования архитектуры (требования, атрибуты качества, выбор технологии, PoC, документация и т. д.);
  • Английский не ниже уровня B2.

Будет плюсом:

  • Опыт в области данных;
  • Опыт работы с распределенными системами;
  • Опыт работы с облачными технологиями;
  • Опыт работы с виртуализированной инфраструктурой (k8s, Mesos и т.д.).

ЧЕМ ВЫ БУДЕТЕ ЗАНИМАТЬСЯ:

  • Проектировать и развивать крупномасштабные решения на основе данных;
  • Налаживать прямое общение с заинтересованными сторонами бизнеса;
  • Детально прорабатывать все технические аспекты для команды разработчиков, обосновывать любое архитектурное решение;
  • Участвовать в полном цикле presale мероприятий;
  • Проводить обзор и аудит архитектуры решения
ПОДАТЬ ЗАЯВКУ ПОДАТЬ ЗАЯВКУ

на текущий момент у нас открыто 2 позиции

Инженер по качеству данных (Big Data)

ЧТО МЫ ЖДЕМ ОТ ВАС:

  • Опыт разработки автотестов на языках программирования Python / Java / Scala 
  • Владение английским языком на уровне B1 (Intermediate) и выше
  • Опыт работы в Linux
  • Уверенные знания SQL 
  • Отличные знания теории тестирования
  • Знакомство с лучшими практиками использования CI/CD процессов
  • Желание изучить технологии Big Data (экосистема Hadoop, Kafka, Elasticsearch)
     

Будет плюсом:

  • Опыт работы с технологиями Big Data: Hadoop, HDFS, YARN, Hive, Spark
  • Опыт работы с облачными сервисами AWS, GCP, MS AZURE
  • Опыт в управлении данными, их интеграции, проверке качества данных
  • Опыт профилирования данных
  • Опыт исследования причин дефектов, настройки производительности и оптимизации

ЧЕМ ВЫ БУДЕТЕ ЗАНИМАТЬСЯ:

  • Тестировать ETL/ELT процессы, включая подготовку тестовых датасетов
  • Профилировать, валидировать и верифицировать данные в SQL/NoSQL БД, витринах данных и корпоративных отчетах
  • Создавать и поддерживать тестовые стенды, контроллировать синхронизацию кода автотестов с процессом разработки
  • Участвовать в создании и улучшении процессов CI/CD
  • Участвовать в процессе сбора бизнес требований к данным
  • Осуществлять поддержку запросов заказчика по вопросам качества данных и их использования
  • Информировать о результатах качества данных и тесно сотрудничать с другими командами, участвующими в процессе разработки
Architect

Что мы ждем от вас:

  • Опыт разработки технологических решений (отвечать за все решение с технологической точки зрения);
  • Знание архитектуры и шаблонов проектирования, как минимум, в 3-х технологических областях (платформы данных, IoT, машинное обучение, backend, мобильная разработка и т.д.);
  • Широкое представление о технологиях, которые используются, как минимум, в 3-х технологических областях (плюсы и минусы, варианты применения в различных сценариях);
  • Глубокое понимание технологий, как минимум, из одной технологической области (как физически конкретные технологии обеспечивают заявленные метрики качества и производительности);
  • Структурированные и систематические знания всего процесса проектирования архитектуры (требования, атрибуты качества, выбор технологии, PoC, документация и т. д.);
  • Английский не ниже уровня B2.

Будет плюсом:

  • Опыт в области данных;
  • Опыт работы с распределенными системами;
  • Опыт работы с облачными технологиями;
  • Опыт работы с виртуализированной инфраструктурой (k8s, Mesos и т.д.).

ЧЕМ ВЫ БУДЕТЕ ЗАНИМАТЬСЯ:

  • Проектировать и развивать крупномасштабные решения на основе данных;
  • Налаживать прямое общение с заинтересованными сторонами бизнеса;
  • Детально прорабатывать все технические аспекты для команды разработчиков, обосновывать любое архитектурное решение;
  • Участвовать в полном цикле presale мероприятий;
  • Проводить обзор и аудит архитектуры решения
ПОДАТЬ ЗАЯВКУ ПОДАТЬ ЗАЯВКУ

Наши Клиенты и Проекты

В команде ЕРАМ больше 47 000 специалистов, которые работают на различных проектах.
Сейчас в компании примерно 3000 проектов, в числе которых:

Клиенты и Проекты

ПРОЕКТ ПО МОНИТОРИНГУ СОСТОЯНИЯ АВТОМОБИЛЕЙ

Цель – создание платформы на Snowflake, позволяющей при помощи обработки данных мониторить состояние парка автомобилей и строить предсказания о состоянии машин. Платформа позволяет получать прогнозы о том, какую единицу стоит отправить на техосмотр или даже срочно продать, потому что в ближайший месяц ее ремонт будет стоить больше ожидаемой прибыли. ETL был построен на Talend и Spark, визуализация – на SAP BO.

Клиенты и Проекты

ПРОЕКТ ДЛЯ ФАРМАЦЕВТИЧЕСКОЙ КОМПАНИИ

Задача – создание платформы подготовки данных для обучения на их основе моделей machine learning. Технически это кластер Kubernetes, поднимающийся на AWS с несколькими микросервисами. Kubernetes находится в основе Open Source проектов компании EPAM — Legion, адаптированных под нужды конкретного заказчика.

ETL-процессы организованы при помощи Apache Airflow и перемещают данные из Salesforce системы в AWS S3. На платформу развертывается Docker-образ модели машинного обучения. Она обучается на свежих данных и по REST API-интерфейсу выдаёт предсказания, интересующие бизнес.

Клиенты и Проекты

ПРОЕКТ ДЛЯ КРУПНОГО ОНЛАЙН-АУКЦИОНА

Заказчик – один из крупнейших онлайн-аукционов, специализирующийся на продаже редких и коллекционных товаров. Особенностью является наличие команды экспертов, оценивающих лоты в различных категориях. Проект – автоматизация работы экспертов с помощью алгоритмов машинного обучения. Используя накопленные данные, необходимо автоматизировать как можно больше рутинной работы экспертов, помогая им сосредоточиться на самых редких и специфических лотах. Помимо этого, в проект входит построение полноценной аналитической платформы для обеспечения жизненного цикла моделей машинного обучения.

Клиенты и Проекты

ПРОЕКТ ДЛЯ МЕЖДУНАРОДНОЙ СЕТИ МАГАЗИНОВ ЗДОРОВЬЯ И КРАСОТЫ

Заказчик – сеть магазинов здоровья и красоты мирового уровня, работающая более чем в 25 странах. Проект – система распознавания и отслеживания действий покупателя в магазинах с помощью камер наблюдения, которые используются аналитиками для оптимизации работы магазина. Наш продукт – смесь глубоких сверточных сетей для детекции и классических алгоритмов трекинга объектов. Основой технологического стека стали Python и TensorFlow.

ТРИ ПРОСТЫХ ШАГА, ЧТОБЫ ПОЛУЧИТЬ ОФФЕР И WELCOME-БОНУС!

ЗАПОЛНИТЕ ФОРМУ

Пожалуйста, заполните все обязательные поля и приложите резюме.

ПОЛУЧИТЕ ПОДТВЕРЖДЕНИЕ

Все заявки рассматриваются в индивидуальном порядке. Каждому участнику будет направлен ответ в течение 3-х рабочих дней.

ПРОЙДИТЕ ИНТЕРВЬЮ

Интервью будет проходить в онлайн-формате.

ПОДАТЬ ЗАЯВКУ ПОДАТЬ ЗАЯВКУ
ЗАЧЕМ ПРИНИМАТЬ УЧАСТИЕ В Data Quality Hiring Weeks?

WELCOME-БОНУС

Пройдите интервью и получите оффер с welcome-бонусом в размере в размере месячного оклада.

ЗАЧЕМ ПРИНИМАТЬ УЧАСТИЕ В Data Quality Hiring Weeks?

НОВАЯ РАБОТА ЗА 24 часа

Мы ценим ваше время, и эта одна из причин проведения мероприятия – не нужно долго ждать решения. После успешного прохождения интервью в течение 24 часов вам будет сделан оффер. Если вы примите оффер до 25 апреля включительно, вы получите welcome-бонус!

ЗАЧЕМ ПРИНИМАТЬ УЧАСТИЕ В Data Quality Hiring Weeks?

МЫ ПРЕДЛАГАЕМ

  • Возможность поработать в распределенной команде на международном проекте
  • Поддержку в подготовке и прохождении сертификации: AWS, GCP, Azure
  • Специальные программы для архитекторов решений и деливери-менеджеров
  • Прозрачные условия карьерного роста: матрицы компетенций, фидбэк-сессии, ассессмент
  • Бенефиты: доступ к 17000+ курсов и тренингов, бесплатные курсы английского, ДМС со стоматологией с первого дня работы

ЗАЧЕМ ПРИНИМАТЬ УЧАСТИЕ В Data Quality Hiring Weeks?

WELCOME-БОНУС

Пройдите интервью и получите оффер с welcome-бонусом в размере в размере месячного оклада.

НОВАЯ РАБОТА ЗА 24 часа

Мы ценим ваше время, и эта одна из причин проведения мероприятия – не нужно долго ждать решения. После успешного прохождения интервью в течение 24 часов вам будет сделан оффер. Если вы примите оффер до 25 апреля включительно, вы получите welcome-бонус!

МЫ ПРЕДЛАГАЕМ

  • Возможность поработать в распределенной команде на международном проекте
  • Поддержку в подготовке и прохождении сертификации: AWS, GCP, Azure
  • Специальные программы для архитекторов решений и деливери-менеджеров
  • Прозрачные условия карьерного роста: матрицы компетенций, фидбэк-сессии, ассессмент
  • Бенефиты: доступ к 17000+ курсов и тренингов, бесплатные курсы английского, ДМС со стоматологией с первого дня работы
 
 

ЗАПОЛНИТЕ ЗАЯВКУ

Спасибо, ваша заявка принята к рассмотрению. Мы свяжемся с вами в ближайшее время.

Упс, что-то пошло не так. Пожалуйста, попробуйте еще раз. Приносим извинения за временные неудобства.

Перетащите сюда своё резюме или кликните, чтобы выбрать из папки (не более 10 Мбайт)

Здесь вы можете ответить на несколько технических вопросов. Так мы сможем быстрее обработать вашу заявку
Ответить Ответить
Отмена

Полезные ссылки

Кто такой Data Quality инженер, чем он занимается, и как им стать?

Ключевые инструменты в Data Quality

Хотите узнать больше?

  • Data Engineering в EPAM
    Как попасть в Data-практику, что для этого понадобится, и какие перспективы у этого направления в ближайшие годы
  • Особенности работы архитекторов
    в Data-практике
    Нюансы во взаимодействии с командой инженеров, реальные рабочие кейсы из арсенала архитектора
  • Как строилась Data-практика в EPAM
    С чего все начиналось, какие проекты встречались, какие провалы случались, к чему должны готовиться Data-специалисты и о том, какие вообще бывают Data-специалисты

Хотите больше узнать про нашу практику?

  • Data Engineering в EPAM
    Как попасть в Data-практику, что для этого понадобится, и какие перспективы у этого направления в ближайшие годы
  • Особенности работы архитекторов
    в Data-практике
    Нюансы во взаимодействии с командой инженеров, реальные рабочие кейсы из арсенала архитектора
  • Как строилась Data-практика в EPAM
    С чего все начиналось, какие проекты встречались, какие провалы случались, к чему должны готовиться Data-специалисты и о том, какие вообще бывают Data-специалисты

ИНФОПАРТНЕР

ИНФОПАРТНЕР

Другие мероприятия

Big Data Hiring Week

Подробнее Подробнее

DevOps Hiring Week

Подробнее Подробнее