Python conf in Kharkiv, Nov 16 with Intel, Elastic engineering leaders. Prices go up 21.10
Мы — Artellence, продуктовая компания, миссия которой заключается в раскрытии потенциала использования больших данных из открытых источников. Мы одними из первых начали изобретать ML&AI инструменты для аналитики open data. Наши консалтинговые и SAAS продукты направлены на повышение эффективности бизнеса и решение важных социальных задач.
13 сентября 2019

Jun/mid Python developer (вакансия неактивна)

Киев

Мы — Artellence, продуктовая компания, миссия которой заключается в раскрытии потенциала использования больших данных из открытых источников. Мы одними из первых начали изобретать ML&AI инструменты для аналитики open data. Наши консалтинговые и SAAS продукты направлены на повышение эффективности бизнеса и решение важных социальных задач. Детальнее: artellence.com.

Наша команда DS+DE составляет более 10 человек и продолжает плавно расти. Сейчас у нас открыта позиция jun/mid DE (Python developer).

Мы предоставляем возможности для быстрого роста:
> Мы берем в команду студентов или недавних выпускников топового уровня (с 0.5-1.5 года опыта работы) и предоставляем возможность очень быстро расти
> Для этого мы даем сложные, интересные, нестандартные задачи и помогаем их решать
> Поощряем придумывание новых нестандартных подходов к решению задач
> Покупаем за счет компании билеты на образовательные мероприятие, конференции
> И самое главное — создаем правильную атмосферу, намного проще тянуться к новым знаниям, когда тебя окружают единомышленники топового уровня

Желаемые технические требования:
> Опыт работы на Python 1+ год в реальных проектах. Для прохождения скринига наличие предыдущего опыта работы является обязательным
> Математический бекграунд
> Понимание асимптотики, алгоритмов, структур данных
> Понимание основных принципов передачи данных по сети
> Опыт предобработки данных (feature engineering)
> Опыт работы с NoSQL и SQL базами данных

Будет плюсом:
> Опыт работы со Spark
> Опыт с docker, настройка серверов
> Опыт с MongoDB, ElasticSearch, Graph DB

Примеры задач, над которыми можно работать:
> Нахождение оптимальных способов размещение имеющихся данных для дальнейшего использования командой data science
> Построение пайплайнов передачи данных
> Использование инструментов для работы с big data — построение кластерных решений

Что мы предлагаем (дополнительно):
> Удобная локация офиса, гибкий график, конкурентная компенсация итд.