Python-разработчик (MLOps)

Задачи

Разработка ML-платформы Купера:

• Разработка и поддержка таких элементов ML-платформы как Model Serving, Model Registry, Feature Store и других.
• Разработка внутренних Python-библиотек для ML-инженеров (работа с данными, работа с элементами внутренней ML-платформы).
• Разработка плагинов для Airflow.
• Дейплоймент, online- и offline-обработка запросов.
• Мониторинг работы моделей.
• Разработка PoC, выбор и внедрение новых технологий в ML-стек Купера.
• Участие в развитии платформы, взаимодействие со стейкхолдерами и координация совместных проектов с другими командами.

Мы ждем, что ты

• Разрабатываешь на Python 3 года и дольше.
• Имеешь опыт разработки ETL на Airflow (или другом оркестраторе).
• Имеешь опыт работы с распределенными системами обработки данных (Spark).
• Понимаешь принципы CI/CD и опыт построения пайплайнов на базе Gitlab.
• Знаешь SQL, понимаешь принципы организации хранилищ данных и имеешь опыт работы с PostgreSQL/ClickHouse/Greenplum.
• Знаешь Docker и имеешь опыт разворачивания приложений в Kubernetes окружении.

Плюсом будет:

• Опыт работы с “MLOps-стэком” (MLflow, Kubeflow, Flyte, Feast, DVC, lakeFS, Seldon Core, etc.).
• Опыт работы с фреймворками и библиотеками для разработки моделей машинного обучения (CatBoost, XGBoost, TensorFlow, Transformers, etc.).

Что интересного у нас есть

• ДМС с первого месяца работы в компании.
• Предоставляем множество корпоративных бонусных программ.
• Работаем удаленно. В Москве есть большой и красивый офис — welcome.
• Выдаем технику для работы на твой выбор.
• Помогаем интеллектуально и физически развиваться (электронная библиотека, книжный клуб, футбол).
• Уделяем большое внимание обучению сотрудников, поэтому в нашей knowledge base ты найдёшь много интересных курсов, книг и записей конференций, а также у нас есть выделенный бюджет на образование.

А ещё

• Мы сами участвуем в конференциях как спикеры.
• Проводим внутренние митапы.
• Не боимся экспериментировать с новыми решениями и технологиями.