Wells Fargo — транснациональная компания, предоставляющая финансовые услуги в сфере банковского дела и сопутствующих финансовых продуктов. В компании открыты вакансии для начинающих специалистов, опытных профессионалов и руководителей, при этом особое внимание уделяется сотрудничеству, инновациям и инклюзивной корпоративной культуре. Компания также отмечает программы развития, призванные поддерживать карьерный рост сотрудников по всему широкому спектру направлений.
Ведущий инженер по данным, GCP AI/ML (гибридный формат)
Создавайте защищённые конвейеры данных в Google Cloud и переиспользуемую инфраструктуру AI/ML в Wells Fargo. Поддерживайте управляемую аналитику, эксплуатацию моделей и возможности работы с данными корпоративного масштаба.
Описание
- Создавайте масштабируемые защищённые конвейеры от локальных систем-источников до сервисов Google Cloud
- Расширяйте переиспользуемые платформы для загрузки, преобразования, контроля качества и оркестрации данных
- Обеспечивайте управляемый самостоятельный доступ к данным с помощью стандартизированных шаблонов, паттернов и изолированных сред
- Поддерживайте обучение, проверку и мониторинг моделей с использованием BigQuery, Dataflow/Apache Beam, Dataproc/Spark, Pub/Sub и Cloud Storage
- Разрабатывайте стандартизированные конвейеры признаков и высокодоступное хранилище признаков с поддержкой происхождения данных и их определений
- Оптимизируйте стоимость, производительность и надёжность рабочих нагрузок GCP с помощью секционирования, кластеризации, классов хранения и автомасштабирования
- Создавайте библиотеки преобразований на Python, SQL и Beam
- Оркестрируйте рабочие нагрузки через Cloud Composer или Cloud Workflows с использованием переиспользуемых DAG, шаблонов и интеграции с CI/CD
- Реализуйте размерные модели, модели хранилища данных или канонические модели данных, а также семантические слои с помощью BigQuery или сопоставимых инструментов
- Выстраивайте контроль качества, происхождение и наблюдаемость данных посредством стандартизированных метрик, правил проверки и мониторинговых панелей
- Сотрудничайте с специалистами по данным и командами доменных решений при переносе существующих моделей в GCP
- Документируйте паттерны, инструкции по эксплуатации и лучшие практики, помогая командам с помощью семинаров и примеров кода
Требования
- Не менее четырёх лет опыта в инженерии данных либо сопоставимый опыт, подготовка, военная служба или образование
- Не менее четырёх лет опыта разработки аналитических решений или решений для работы с данными в общедоступном облаке, таком как GCP, AWS или Azure
- Не менее четырёх лет практического опыта работы с Python и/или Go при создании конвейеров данных, библиотек и инструментов автоматизации
- Не менее четырёх лет работы с GCP или сопоставимыми оркестраторами с открытым исходным кодом, такими как Composer, Airflow, Dataflow или Beam, а также с Git, Liquibase и CI/CD для рабочих нагрузок данных
- Не менее двух лет практического опыта разработки и внедрения прогнозных моделей машинного обучения, включая регрессию, классификацию или прогнозирование
- Готовность обеспечивать поддержку разработки приложений и промышленной эксплуатации за пределами стандартных рабочих часов
- Эта должность не предусматривает визовое спонсорство
Преимущества
- Медицинские льготы
- План 401(k)
- Оплачиваемый отпуск
- Льготы по инвалидности
- Страхование жизни, от критических заболеваний и от несчастных случаев
- Отпуск по уходу за ребёнком
- Отпуск для ухода за близкими
- Программы скидок и накоплений
- Льготы на проезд
- Возмещение расходов на обучение
- Стипендии для детей сотрудников
- Возмещение расходов на усыновление
- Гибридный график: три дня в офисе и два дня удалённой работы