Senior MLOps Engineer

О проектах

Мы разрабатываем MLOps-платформы, которые предназначены для продуктивизации ML-моделей. Типичная платформа включает себя:

• Рабочее место DS/DA/DE.
• Хранилище моделей.
• Фичестор.
• Решение для сервинга моделей.
• Пайплайны и их автоматизация.
• Мониторинг и логирование.

Задачи

• Участие в построении MLOps-платформ на всех этапах, включая аудит, проектирование, разработку и эксплуатацию.
• Взаимодействие с бизнесом, формирование беклога задач MLOps-команды.
• Проработка, распределение задач, проведение код ревью.
• Разработка и поддержание в актуальном состоянии документации по процессу и инструментам.
• Автоматизация процессов обучения, тестирования и доставки моделей в среду исполнения.
• Взаимодействие с тимлидом команды, выработка решений по стеку проекта, внедрению, модернизации инструментов.
• Участие во встречах со смежными техническими командами, защита решений, проработка интеграций.
• Оценка вычислительной и пропускной способности.
• Нагрузочное и функциональное тестирование.
• Обеспечение SLA по уровню доступности сервисов.
• Решение инцидентов и проблем, анализ корневых причин, участие в устранении и расследовании причин сбоев.

Ожидания

• Опыт работы в MLOps-проектах от 3 лет.
• Опыт работы с инструментами развертывания и оркестрации: Kubernetes, Helm, Terraform, Ansible.
• Опыт работы с системами мониторинга и логирования: Prometheus, Grafana, Loki.
• Опыт работы с открытыми решениями, используемыми в MLOps-платформах, такими как AirFlow, Hadoop/Spark, MLFlow, Seldon Core.
• Опыт выработки архитектурных решений и декомпозиции задач.
• Уверенное знание Python.
• Опыт построения CI/CD пайплайнов.
• Опыт разработки REST-сервисов (FastAPI, Flask).
• Знание и практический̆ опыт администрирования Linux-систем.
• Коммуникативные навыки, способность работать, как в команде, так и самостоятельно.

Будет плюсом:

• Знания по принципам работы ML-моделей и методологии их разработки.
• Опыт работы с инфраструктурой облачных провайдеров, таких как AWS, Azure, Google Cloud Platform, Я.Облако.
• Знание Argo-стека: ArgoCD, ArgoWorkflow, ArgoEvents.

Условия

• Работа в одной из самых сильных ML-команд в России.
• Участие в росте компании, работающей на перспективном AI-рынке.
• Гибкий график работы, гибкое предоставление отгулов и отпусков.
• Гибкий формат работы: полная удаленка/гибрид/офис в Москве. Но для данной позиции важно находиться в пределах РФ.
• Поддержка в профессиональном и карьерном росте, оплата профильного обучения, конференций и книг, корпоративные скидки на курсы английского.
• Совместная работа с опытными разработчиками, аналитиками данных, менеджерами, продуктологами.
• ДМС со стоматологией после испытательного срока (3 месяца) по всей России.
• При желании работать из офиса — уютный офис в центре Москвы (2 минуты от м. Сухаревская) со всем необходимым для комфортной работы.

Особенно актуальное:

• Мы аккредитованная ИТ-компания со всеми вытекающими льготами.