Senior ML Engineer / MLOps

Задачи

• Настройка и поддержка инструментов и сред для разработки и развертывания сервисов и приложений.
• Сопровождение и поддержка ML-инфраструктуры.
• Настройка и сопровождение CI/CD-пайплайнов для проектов машинного обучения.
• Построение метрик и визуализаций на данных ML-моделей.
• Ежедневный мониторинг статуса ML-моделей и ML-пайплайнов.
• Внедрение и сопровождение ML/AI-сервисов в продуктиве.
• Доработка инструментов мониторинга, логирования, аудита.
• Поддержка процессов загрузки и обработки данных.
• Подготовка аналитических обоснований и технических заданий.
• Разработка вспомогательных программных комплексов, оптимизирующих и ускоряющих работу DS-разработчиков.

Что мы ждём

• Знание Python (продвинутый уровень).
• Знание SQL (базовый уровень).
• Знание ML- и ETL-оркестраторов (Airflow, Kubeflow Pipelines, Dagster, Luigi, Kedro).
• Опыт работы с CI/CD-инструментами (TeamCity, Jenkins, GitLab).
• Знание VCS (GitHub, Bitbucket).
• Знание Big Data (Spark и HDFS).
• Знание Model Registry, experiments tracking (MLflow).
• Опыт контейнеризации (Kubernetes, Docker, Podman).
• Знание Linux, Bash.
• Знакомство и понимание MLOps-практик.
• Знакомство с основными этапами и подходами к разработке ML-моделей.
• Умение разбираться в чужом коде и рефакторить его.