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Desarrollador Kafka con Python

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Axiom Software Solutions Limited

Plano, TX, USA

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Descripción

Título del puesto: Desarrollador Kafka con Python Ubicación: (Plano, TX / NJ / Houston, TX / Columbus OH) Contrato W2 Estamos buscando un desarrollador Kafka altamente calificado con sólida experiencia en Python para unirse a nuestro equipo. Requisitos Descripción del trabajo: • Experiencia sólida con Apache Kafka, incluyendo configuración, gestión y solución de problemas de clústeres Kafka. • Dominio del lenguaje de programación Python, con experiencia en bibliotecas de procesamiento de datos (por ejemplo, Pandas, NumPy). • Experiencia en el desarrollo e implementación de productores y consumidores Kafka en Python. • Conocimiento de herramientas del ecosistema Kafka como Kafka Streams, KSQL o Kafka Connect es un plus. • Conocimiento de plataformas en la nube (por ejemplo, AWS, GCP, Azure) y su integración con Kafka. • Experiencia con contenedores (Docker) y herramientas de orquestación (Kubernetes) es un plus. • Habilidades sólidas para la resolución de problemas y solución de incidencias. • Buenas habilidades de comunicación y capacidad para trabajar de forma colaborativa en un entorno de equipo.

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Rol: Ingeniero de ML Ubicación: Sunnyvale CA o Austin, TX (Híbrido) Duración: Solo contrato W2. Descripción del trabajo: • Un ingeniero de aprendizaje automático con experiencia de 5 a 10 años para construir sistemas eficientes de inteligencia artificial basados en datos que mejoren nuestras capacidades de automatización predictiva. • El candidato debe tener gran habilidad en estadística y programación, con la capacidad de evaluar, analizar y organizar grandes volúmenes de datos con confianza. • El candidato también debe ser capaz de ejecutar pruebas y optimizar modelos y algoritmos de aprendizaje automático. • Resolver problemas complejos con conjuntos de datos multinivel y optimizar bibliotecas y marcos de trabajo existentes de aprendizaje automático • Colaborar con otros científicos de datos, analistas de datos, ingenieros de datos y arquitectos de datos en sistemas y aplicaciones de producción • Identificar diferencias en la distribución de datos que podrían afectar potencialmente el rendimiento del modelo en aplicaciones del mundo real • Construir canalizaciones de datos optimizadas para alimentar modelos de aprendizaje automático • Realizar pruebas y experimentos de aprendizaje automático y documentar hallazgos y resultados • Entrenar, volver a entrenar y monitorear sistemas y modelos de aprendizaje automático según sea necesario Habilidades requeridas: • Experiencia práctica con Python (conceptos de OOP, LaMDA), TensorFlow, PyTorch y Keras, ML (modelo estadístico, redes neuronales, etc.), • Experiencia con Fast API, Rest API • Conocimientos prácticos de SQL • Amplias habilidades matemáticas y de informática, con un profundo conocimiento de probabilidad, estadística y algoritmos • Dominio del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, incluyendo redes neuronales y modelos de lenguaje grandes (LLMs
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