ML Engineer

מחפשים את ה-Machine Learning Engineer הבא לארגון פיננסי מוביל!
מחלקת הדאטה וה-AI שלנו מתרחבת! אנחנו מגייסים ML Engineer חזק/ה, טכנולוגי/ת בנשמה ופרואקטיבי/ת, להשתלבות בצוות ה-DATAהמוביל שלנו.
אם יש לכם/ן תשוקה אמיתית לקוד איכותי, הבנה מעמיקה בתשתיות ובסיסי נתונים, ורצון לפתח פתרונות AI ו-ML מתקדמים בסביבה פיננסית עתירת דאטה – המקום שלכם/ן איתנו.

מה תעשו אצלנו ביום-יום?
פיתוח קוד ו-Architecture: כתיבת קוד Python ברמה גבוהה בדגש על ארכיטקטורת OOP, פיתוח סקריפטים מורכבים ב-BASH וכתיבת שאילתות SQL מורכבות לשליפה ועיבוד של נתונים בהיקפי ענק.
בניית APIs וממשקים: עבודה שוטפת עם פריימוורקים וספריות מובילים כמו Pandas, Streamlit, Django ו-FastAPI לפיתוח ופריסת מודלים וממשקי דאטה חכמים.
ניהול ותפעול תשתיות (MLOps): עבודה מעשית בסביבות קונטיינרים ודיספריושן מודרניות הכוללות Docker ו-OpenShift, ושימוש בפלטפורמת Dataiku להאצת תהליכי ה-ML.

אינטגרציה ו-CI/CD: עבודה שוטפת במתודולוגיית CI/CD וניהול גרסאות באמצעות Git/Bitbucket, Jenkins, וסביבת Linux CMD.
ניהול דאטה ובסיסי נתונים: אינטגרציה ועבודה מול בסיסי נתונים מגוונים (Oracle, SQL Server, MongoDB) ומערכות ניטור (Splunk).
עבודת ממשקים: עבודה צמודה מול גורמים טכניים ועסקיים בארגון, תרגום צרכים עסקיים לאפיון טכנולוגי וניהול משימות שוטף ב-Jira ו-Confluence.
דרישות התפקיד
Python ברמה גבוהה מאוד ניסיון מוכח בכתיבת OOP – חובה.
שליטה חזקה מאוד ב-SQL ובכתיבת סקריפטים (Bash, Linux CMD) – חובה.
ניסיון עבודה מעשי עם Pandas, Streamlit, Django, FastAPI – חובה.
ניסיון עם כלי: Docker ו-OpenShift – חובה.
ניסיון עבודה עם Dataiku – יתרון משמעותי ביותר!
היכרות וניסיון עבודה מול בסיסי נתונים: Oracle, SQL Server, MongoDB, ושימוש ב-Splunk – חובה.
שליטה בכלי פיתוח ו-CI/CD: Git/Bitbucket, Jenkins
תכונות ליבה ואופי:
תודעת שירות וגישה חיובית: יכולת ורצון לתת מענה מקצועי, אדיב ואיכותי לגורמים טכניים ועסקיים כאחד.
חשיבה אנליטית וראייה רחבה: יכולת פיצוח בעיות מורכבות ביצירתיות, לצד תשומת לב קפדנית לפרטים ואיכות הקוד (Clean Code).
כישורי תקשורת מצוינים: יכולת "לתרגם" ולהנגיש רעיונות טכנולוגיים מורכבים