Git – praca z repozytoriami, code review, branching., Python – minimum 2 lata komercyjnie (skrypty, integracje, narzędzia dla ML/Big Data)., Bash / Linux – automatyzacja, bardzo dobra znajomość środowiska., Jenkins – tworzenie i utrzymanie pipeline’ów CI/CD., GitHub / Bitbucket – praca z repozytoriami i integracja z CI/CD., Jira / Confluence – praca w metodykach Agile., Docker – konteneryzacja aplikacji, budowa obrazów., MLflow – zarządzanie eksperymentami, rejestr modeli., PySpark – przetwarzanie danych w środowisku Big Data., Hadoop – doświadczenie w pracy z HDFS, YARN itp., SQL – praca z MS SQL lub Oracle., Doświadczenie w budowaniu rozwiązań ML/Data w chmurze AWS., Kubernetes / Kubeflow – doświadczenie w uruchamianiu i orkiestracji aplikacji ML.

dofinansowanie zajęć sportowych, prywatna opieka medyczna