Junior Engineer

Кто мы Artefact — ведущая международная консалтинговая фирма, занимающаяся ускорением внедрения данных и ИИ. Мы работаем с различными компаниями, от сетей супермаркетов до фирм прямых инвестиций и телекоммуникационных компаний; включая Nissan, L'Oréal, Carrefour, WHSmith, Orange, Beiersdorf, BNP Paribas и Samsung. Наш успех обусловлен сочетанием передовых технологий обработки данных, гибких методов быстрой доставки и преданных своему делу команд специалистов по данным, инженеров данных, бизнес-консультантов и аналитиков данных. Наши 1800 сотрудников работают в 25 странах (Америка, Европа, Азия, Ближний Восток, Индия, Африка), и мы сотрудничаем с более чем 1000 клиентов. Что вы будете делать Будучи младшим инженером в нашем лондонском офисе, ваша роль будет включать: работу над инженерными проектами вместе с старшими членами команды обучение и сертификация для повышения вашей квалификации в области разработки программного обеспечения, науки о данных и архитектуры данных. Квалификация Необходимое образование и опыт Образование: Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, математики, статистики, физики, инженерии или смежной количественной области. Программная компетентность: Сильные навыки программирования на Python и глубокое понимание структур данных и алгоритмов. Основы разработки программного обеспечения: Демонстрируемое понимание систем контроля версий и инструментов репозиториев (Git, CI/CD) и приверженность написанию чистого, хорошо документированного кода. Навыки работы с данными: Опыт работы с SQL для запросов к реляционным базам данных. Навыки решения проблем: Аналитический склад ума с умением разбивать сложные задачи на управляемые этапы. Желание учиться: Искренняя страсть к технологиям и проактивное отношение к саморазвитию и изучению новых навыков, подтвержденное проектами или курсовыми работами. Коммуникация и сотрудничество: Сильные навыки устной и письменной коммуникации, умение эффективно работать в команде и учиться у старших коллег. Желательный опыт Знакомство с облачными технологиями и MLOps: Базовое знакомство с облачной платформой (AWS, GCP или Azure) и понимание таких концепций, как контейнеризация (Docker). Знание основ машинного обучения: Хорошее понимание фундаментальных концепций машинного обучения, включая контролируемое/неконтролируемое обучение, методы оценки моделей и инжиниринг признаков. Продвинутое образование: Степень магистра или доктора наук в соответствующей области является большим плюсом. Пожалуйста, отправьте ваше резюме по адресу контакт рекрутера.