Вакансия в архиве
Компания больше не ищет сотрудника. Посмотрите похожие предложения

MLOps-инженер

в Rubbles

130 000 —‍ 260 000 ₽/мес на руки

Можно удалённо из РФ

Специализация

DevOps / Machine Learning

Уровень

Middle

Мы в Rubbles занимаемся разработкой и внедрением DS-продуктов в крупные бизнесы. Например, системами предсказания спроса на товары в ритейле и FMCG, рекомендательными системами, системами предсказания поломок оборудования, поисковыми системами для онлайн-магазинов, системами оптимизации производства в промышленности, цифровыми двойниками и многим другим. Алгоритмы Rubbles ежедневно улучшают работу крупнейших банков, ритейл-сетей, нефтегазовых компаний и других предприятий.

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 автоматизацию.
Мониторинг и логирование.

Эти компоненты чаще всего построены на базе открытых решений, например Hadoop/Spark, Terraform, Ansible, JupyterLab, MLFlow, Feast, Seldon Core, Gitlab CI/CD, Prometheus, Grafana, Loki и т.д.

Мы ищем Middle MLOps-инженера, способного проектировать, разрабатывать и поддерживать такие платформы.

Технологии/инструменты

KubernetesHelmTerraformAnsibleAirFlowHadoop/SparkMLFlowSeldon CorePythonCI/CDFlaskLinux

Задачи

Участие в построении MLOps-платформ на всех этапах, включая аудит, проектирование, разработку и эксплуатацию.
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.
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 1 года.
Опыт работы с инструментами развертывания и оркестрации: Kubernetes, Helm, Terraform, Ansible.
Опыт работы с открытыми решениями, используемыми в MLOps-платформах, такими как AirFlow, Hadoop/Spark, MLFlow, Seldon Core.
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:

Опыт работы с системами мониторинга и логирования: Prometheus, Grafana, Loki.
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, Argo Workflows, Argo Events.

У нас

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.

Мы аккредитованная ИТ-компания со всеми вытекающими льготами!

Елена Амвросова Recruiter

О компании Rubbles

Сфера

Банки / Финтех

Инвестиции

Приватное финансирование

Размер

101 - 200

Rubbles — российская IT-компания, специализирующаяся на разработке решений для оптимизации ключевых бизнес-процессов крупного бизнеса на основе обработки больших массивов данных. Алгоритмы, разработанные Rubbles, работают в ежедневных операциях банков, ритейл-сетей, промышленных предприятий и других компаний по всему миру. Среди клиентов: Сбербанк, Т-Банк, Альфа-Банк, Пятёрочка, KFC.