Напиши текст вакансии для должности "Middle to Senior Python developer\ML-Ops в команду RRM Modelling". Название компании: "Райффайзенбанк". Расположение: Москва. График работы: Гибкий график. Опыт работы: От 3 до 6 лет. Ключевые навыки: 'Python', 'SQL', 'Git', 'Docker', 'Spark', 'Airflow', 'DevOps', 'ML-Ops'

Мы занимаемся построением ML-моделей для расчета риск-показателей Розничного Риск Менеджмента, а также созданием продвинутых моделей для принятия качественных решений по кредитам и направлениям связанными с их выдачей и обслуживанием. В будущем планируем внедрять практики ML-Ops для эффективного внедрения разработанных моделей в бизнес-процессы Банка. Сейчас мы используем фреймворк для построения моделей методом &quot;визуального программирования&quot;.Наша цель - переход на новый стек технологий для внедрения ML-Ops на Python + Data Lake в качестве источника данных. Сам запуск моделей будет построен на Airflow, или будет осуществляться в docker-контейнерах в среде k8s. Предложения по расширению стека технологий всегда приветствуются!Поэтому мы ищем разработчика, которому доверим:  Строить новую архитектуру для разработки и внедрения ML-моделей на Python + Data Lake; Разрабатывать python-библиотеки для последующего использования в ML-моделях; Работать в команде со специалистами Data Science и делиться технической экспертизой; Автоматизировать проверки качества ML-моделей.  От тебя ждем:   Работаешь с SQL на уровне написания сложных запросов: знаешь, что такое оконные функции, функции ранжирования; Пишешь код на Python; Понимаешь различные типы СУБД (SQL, NoSQL) и профили использования (OLAP, OLTP); Пишешь код на Spark и можешь считать данные сервиса, используя его API, отсортировать, отфильтровать их и сохранить результат на HDFS; Имеешь опыт работы с Airflow или любым другим оркестратором; Готов делиться экспертизой разработки с коллегами и развиваться в смежных областях (Data Engineering, DevOps) Понимаешь цикл процесса разработки и внедрения ПО; Пишешь прозрачный читаемый код, разделяешь его на классы, применяешь паттерны.  Большим плюсом будет:  Как плюс: умеешь деплоить приложения в Docker; Желание развиваться в тимлида по направлению ML-Ops; Знание основ кредитных розничных банковских продуктов; Понимаете основ ML и опыт работы со специалистами Data Science.  Мы предлагаем:  Активно развивающееся комьюнити внутри банка с конференциями, обучением, общением; Скидки на продукты банка и партнеров (рестораны, отели и многое другое) Primezone.ru; Удаленная работа до конца пандемии, а после график - 2офис/3дома/2выходных; Современный офис в 1 минуте от ст.м. Технопарк, где есть кабинет врача и собственный фитнес-зал; ДМС со стоматологией с первых дней работы и дополнительные компенсации по больничным листам; Гибкий старт рабочего дня не нарушающий командные договоренности; Организация обучения для профессионального развития; Большая бесплатная электронная библиотека для сотрудников через аккаунт MyBook.