Big Data

Співпраця з EPAM у ролі Big Data-інженера – це професійне зростання (навчання, менторинг, сертифікації тощо) з можливістю зміни стеку технологій та проєктів усередині компанії.

EPAM Big Data Hiring Week

Ми шукаємо Big Data-інженерів рівня Middle і вище. Протягом тижня будемо оперативно розглядати резюме, проводити онлайн-співбесіди та відповідати за добу.

Для вас — це можливість приєднатися до нашої крутої команди без виснажливих очікувань. А також шанс отримати не лише офер, а й sign-on бонус у розмірі $1500 для Middle-спеціалістів, $3000 для Senior, $4000 для Lead і вище. Непогано ж?

ПРИЄДНУЙТЕСЬ ПРИЄДНУЙТЕСЬ

ВАКАНСІЇ ДЛЯ BIG DATA-ІНЖЕНЕРІВ

Київ

Львів

Харків

Дніпро

ЧЕРНІВЦІ

Одеса

Вінниця

ХЕРСОН

Івано-Франківськ

МИКОЛАЇВ

РІВНЕ

Всі міста

Наша команда рекрутерів завжди на зв'язку й готова до спілкування з вами

ІНГА ГАДЯЦЬКА
Центральний регіон

Написати

ЮЛІЯ КУЗУБ
Східний регіон

Написати

ОКСАНА БЕШЛЕЙ
Західний регіон

Написати

КСЕНІЯ ЯРЕМЕНКО
Південний регіон

Написати

Наша команда рекрутерів завжди на зв'язку й готова до спілкування з вами

ІНГА ГАДЯЦЬКА
Центральний регіон

Написати Написати

ЮЛІЯ КУЗУБ
Східний регіон

Написати Написати

ОКСАНА БЕШЛЕЙ
Західний регіон

Написати Написати

КСЕНІЯ ЯРЕМЕНКО
Південний регіон

Написати Написати

ЗНАЙТИ РОБОТУ СВОЄЇ МРІЇ

Навички

Локація

Спеціалізація

ПЕРЕВАГИ Й ПРОФЕСІЙНИЙ РОЗВИТОК В EPAM

Широкий вибір проєктів з Big Data
Big Data-проєкти широко представлені в EPAM, тому кожен інженер знайде для себе щось цікаве. Вам найкомфортніше працювати з Python? Тоді ролі зі PySpark, Kafka, NoSQL, Datawarehouse, Data Analytics, ML - саме для вас. Розробників зі світу Java частіше зацікавлюють проєкти з Java, Spark, Apache Beam, Flink, Kafka, а також можливість працювати зі Scala та функціональним програмуванням. Найголовніше, що завжди існує вибір, і при бажанні розширити свій стек, попрацювати з новим Cloud provider чи заглибитись у новий бізнес домен, можна перейти на новий проєкт, вибравши його за відповідними критеріями.
Можливості для постійного навчання
Ні для кого не секрет, що напрямок Big Data розвивається зараз дуже стрімко. Нові технології та фреймворки з'являються кожного року. Саме тому ми приділяємо особливу увагу процесу навчання та ознайомленню з технологічними трендами. Спеціалізовані сертифікації з обробки та аналізу даних від провідних Cloud-провайдерів, що включають ексклюзивні матеріали для підготовки за партнерськими програмами, розширені можливості навчання і сертифікації від Databricks, Snowflake та інших, а також незліченна кількість внутрішніх тренінгових програм. Останні розроблені нашими інженерами. Ці програми дозволяють як почати свій шлях в спеціалізації, так і здобути глибоку експертизу на таких програмах як Data Solution Architecture School.
Внутрішні спільноти й заходи
В EPAM існує дуже багато спільнот, присвячених різноманітним темам і технологіям, у тому числі з Big Data. Серед них вам буде легко знайти саме ту, що допоможе розширити наявні знання і здобути нові навички. Під час регулярних внутріншніх заходів інжинірингових спільнот однодумці діляться своїм досвідом із іншими командами та розповідають про цікаві проєкти. Окрім таких зустрічей, існує багато інших форматів і способів обміну знаннями: гакатони, вебінари, конференції.

Програма менторингу для бажаючих стати Big Data-інженером
Особливу увагу ми приділяємо інженерам, що лишень розпочинають свій шлях в Big Data, маючи за своїми плечима досвід комерційної розробки з використанням Java, Scala, Python мов програмування. Спеціалізація в Big Data-напрямок розпочинається з нашої програми менторингу. Завдяки цій програмі спеціаліст має можливість отримати необхідні навички та здобути практичний досвід роботи з найпоширенішими технологіями: Spark, Kafka, HDFS, NiFi, NoSQL, Airflow, Elasticsearch та інші. І все це в процесі вивчення матеріалу, виконання практичних завдань та тестів при співпраці з досвідченим ментором, який працював не на одному Big Data проєкті. Вже здобувши такий досвід і впевнено оперуючи відповідними технологіями, інженер приєднується до комерційного проєкту та відповідної команди.
Engineering Excellence - стандартизований підхід до ведення проєктів
В компанії є напрямок Engineering Excellence, який є ключовим в уніфікації процесів менеджменту проєктів і поширенні успішних практик всередині компанії. Це дозволяє накопичувати базу знань і, в той же час, ділитися рекомендаціями з різних напрямків технологій. Саме завдяки цьому ви можете зрозуміти, який підхід до управління проєкту буде найбільш вдалим, а уніфіковані процеси дозволять легко і просто долучитися до будь-якого нового проєкту.
Можливість самореалізації за межами проєкту
Big Data-інженери EPAM формують собою потужну спільноту, поєднану спільними інтересами та цілями. Кожен може знайти собі активність до душі. Ділитися досвідом і допомагати своєю експертизою — наші основні принципи. Саме тому кожен бажаючий може розказати про свій цікавий досвід, поділитись новою технологією на наших вебінарах та мітапах. Виступати у ролі ментора для колег, працювати з молодими спеціалістами, попрацювати в команді, що розробляє нові навчальні матеріали, або ж виступити як спікер великої конференції, так само просто. Можна бути впевненим, що в ком’юніті завжди підкажуть і допоможуть.

Команда професіоналів
Робота в командах на різних проєктах забезпечить вам постійну плідну співпрацю, зокрема з більш досвідченими колегами, які завжди готові допомогти та поділитися своїм досвідом.
Рівень автоматизації на проєктах в компанії є дуже високим. Ваші майбутні колеги – це інженери, які володіють мовами програмування, знають не тільки, як налаштувати автоматизацію, але й як створювати додатки. Співпраця з EPAM – це співпраця з технічно освіченими спеціалістами.
Центри компетенцій
Центри компетенцій - організаційні підрозділи компанії, що опікуються всебічним розвитком однієї або багатьох компетенцій. Зважаючи на те, що і складність продуктів, і кількість технологій, що використовуються, зростає із року в рік, головна мета центрів компетенцій - вдосконалення наявної бази знань та навичок, доступ до якої буде надано і вам. На додачу до цього, участь у діяльності центрів дозволяє долучитися до таких проєктів, як дослідженнях нових технологій, доказ концепцій (proof-of-concept), передпродаж проєктів клієнтам, участь у SWOT-командах, та, навіть, до процесу найму нових фахівців та організації проєктів з нуля.
Професійний розвиток та нові виклики
Сучасні тенденції вимагають постійного зростання, і Big Data-напрямок в EPAM цьому якнайкраще сприяє. Змінити фокус роботи з інженерної на менеджмент або ж розвиватись як архітектор платформ і рішень, який спеціалізується на обробці великих об'ємів даних, так само просто. Працюючи на цих позиціях, ви будете будувати рішення з нуля, збирати команди з різних куточків світу та працювати з різними бізнесами якомога тісніше аби зробити так, щоб дані працювали та принесли найбільшу вигоду. Для спеціалістів, що бачать свій розвиток у вирішенні найскладніших інженерних задач, був створений напрямок Advanced Engineering.

Спектр задач, що ми вирішуємо

DATA STRATEGY

За умови правильного використання великих даних, компанія може отримати унікальну інформацію, про існування якої могла не здогадуватись. Проте все починається зі стратегії отримання, передачі та управління даними на рівні всієї компанії в цілому та її конкретних відділів, зокрема.
Не менш важливим етапом є перехід від стратегічних підходів управління даними до тактичних кроків імлементації та отримання перших результатів в мінімальні терміни.

DATA ENGINEERING

Створення інженерних рішень та підходів зі збору, нормалізації, структуризації, валідації, аналізу та візуалізації програмних продуктів, що базуються на великих даних для широкого кола бізнес задач, починаючи від цифрового маркетингу закінчуючи аналітикою, в реальному часі та проактивною цифровою безпекою.
Технічний консалтинг, моделювання даних, багаторівневе дослідження та експериментальні розробки, що враховують специфіку бізнес сфери, природу даних та комплексність задач.

DATA SCIENCE

Однією з основних причин роботи над проблематикою великих даних є можливість отримання додаткової інформації, яка раніше була невидимою і недоступною. Саме тому важливим етапом в стратегії керування даними є їх дослідження та глибинне вивчення.
На цьому етапі ми використовуємо як традиційні підходи так й інноваційні техніки включно з машинним та глибинним навчанням, нейронними мережами, розпізнаванням зображень та природної мови, статистичним аналізом та візуалізацією.

SEARCH ENGINEERING

При акумулюванні великих даних критично важливою є задача збереження легкого на прозорого доступу до них, пошуку конкретних атрибутів даних в масштабі, що постійно зростає. Одним із варіантів - є створення повнотекстових пошукових систем, що лягають в основу систем семантичного та релевантно-базисного пошуку.
Маючи імплементованим даний етап стратегії управління великими даними, з'являється можливість перейти до створення систем пошукової аналітики, а також чат-ботів та віртуальних асистентів.

DEVOPS

Жоден із попередніх кроків імплементації стратегії управління великими даними був би неможливий без комплексу заходів щодо створення, розгортання, керування та підтримки надійного комп'ютерного інфраструктурного комплексу.
Цей комплекс заходів також включає повномасштабний моніторинг, оркестрацію та інтеграцію з промисловими стандартами безпеки, а також підтримку безперервного процесу розробки.

ТЕХНОЛОГІЇ ТА ІНСТРУМЕНТИ, ЯК МИ ВИКОРИСТОВУЄМО

Незважаючи на бурхливий розвиток нових технологій в сфері роботи з великими даними, ми намагаємося комбінувати нові й сучасні технології з перевіреними часом, де-факто стандартами індустрії, щоб забезпечити нашим клієнтам найвищий рівень сервісу, якості та підтримки.

Серед основних мов програмування, що використовуються на наших проєктах, варто виділити наступні:

Java
Python
Scala
R

Велику роль зараз відіграють хмарні сервіси й проєкти з обробки великих даних не є виключенням. Тому майже завжди доведеться працювати з одним із провідних провайдерів хмарних обчислень: