Middle Data & MLOps Engineer

• Data Science komandası üçün JupyterHub mühitinin konfiqurasiyası, resursların idarə olunması və dəstəklənməsi;
• Apache Airflow vasitəsilə ETL/ELT və Machine Learning pipeline-larının qurulması, idarə olunması və monitorinqi;
• PySpark və Apache Spark istifadə etməklə böyük həcmli verilənlərin (Big Data) emalı və performansının optimallaşdırılması;
• ML komponentlərinin Docker konteynerlərinə qablaşdırılması və Kubernetes (K8s) klasterlərində yerləşdirilməsi (deployment);
• Modellərin və data servislərinin REST API vasitəsilə inteqrasiyası, monitorinqi (performance, drift, logs) və dəstəklənməsi;
• CI/CD pipeline-larının (GitLab CI və ya GitHub Actions) hazırlanması və idarə olunması.

Üstünlükdür:

• Rahat iş mühiti və peşəkar inkişaf üçün geniş imkanlar;
• Könüllü tibbi sığorta proqramına qoşulma imkanı;
• Əməkdaşlıq və qarşılıqlı dəstəyə əsaslanan mehriban komanda mühiti.

• Kompüter elmləri, Data Engineering və ya digər əlaqəli sahə üzrə ali təhsil;
• Python və SQL üzrə minimum 2 il praktiki iş təcrübəsi;
• Apache Airflow ilə data və ML workflow-larının hazırlanması və idarə olunması təcrübəsi;
• PySpark və ya Apache Spark ilə böyük həcmli verilənlərin emalı və performans optimallaşdırılması üzrə bilik;
• Docker və Kubernetes (K8s) mühitində tətbiqlərin yerləşdirilməsi (deployment) üzrə biliklər;
• CI/CD alətləri və Linux əməliyyat sistemi ilə işləmək bacarığı;
• Data Science komandası ilə effektiv əməkdaşlıq bacarığı;
• MLOps konsepsiyaları (Model Registry, Deployment, Monitoring) üzrə bilik.