MLOps Engineer

Aston

— аккредитованная аутсорсинговая IT-компания, работающая с 2007 года. Наш штат насчитывает 2500+ специалистов. Мы разрабатываем программное обеспечение и IT-решения в сферах Finance, Healthcare, eCommerce, IoT, Media, Big Data, ML и многом другом.

Заказчик

— быстроразвивающаяся ИТ-компания, с 2020 года разрабатывает инновационные решения для цифровизации бизнеса. Работает с ведущими компаниями финансового сектора и предлагает им комплексные решения для фронт- и бэк-офиса, финтех-продукты и системы работы с большими данными.

Почему это будет интересно

• Возможность работать над крупными задачами для лидеров рынка, применять свои знания и развивать экспертизу.
• Современный стек технологий.

Чем предстоит заниматься

• Проводить контейнеризацию ML-моделей с использованием Docker и развертывать в Kubernetes-кластерах.
• Настраивать и управлять оркестрацией ML-пайплайнов через Apache Airflow.
• Обеспечивать масштабируемость и отказоустойчивость ML-сервисов в on-premise средах.
• Подключать сервисы к системам мониторинга и журналирования.
• Анализировать и устранять инциденты в работе ML-сервисов на третьей линии поддержки.
• Оптимизировать использование вычислительных ресурсов.
• Разрабатывать интеграции между ML-сервисами через REST API и системы обмена сообщениями (Kafka).
• Создавать автоматизированные пайплайны для обработки данных, feature engineering и тестирования моделей.
• Внедрять Infrastructure as Code подходы для управления ML-инфраструктурой.

Чего мы ждем от специалиста

• Опыт работы в промышленной разработке в роли MLOps Engineer от 2,5 лет.
• Наличие высшего образования.
• Отличные знания Python 3.11.
• Опыт работы с asyncio, multiprocessing, threading.
• Опыт работы с Docker: сборка сервисов, оптимизация.
• Опыт работы с K8s: helm, конфигурации, HPA, понимание масштабирования сервисов с ML-моделями на CPU/GPU.
• Опыт работы с FastAPI, FastStream+Kafka: web-разработка, умение писать сервисы, оборачивать существующие ML-решения в сервисы.
• Опыт работы с Prometheus, Grafana, ELK: настройка метрик, журналирование внутри сервисов, конфигурации.
• Опыт работы с OpenSearch: векторные БД, индексация.

Будет плюсом:

• Знание ML-фреймворков разработки моделей (PyTorch, CatBoost).
• Знание MLOps-фреймворков: BentoML/ZenML/MLflow/ClearML/Triton.
• Знание RAG, LangGraph, LLM: навык разработки RAG-пайплайнов в LangGraph с маршрутизацией, обращениями в векторную БД, API LLM.
• Знание Apache Airflow , базовые знания DAG.

Что мы предлагаем

• Хорошая зарплата: уровень обсуждается индивидуально, есть доплаты за менторство и проактивность.
• Развитие: долгосрочные проекты от российских заказчиков, возможность менять направления, прозрачная система Performance Review.
• Комфорт и свобода: релокейт между офисами, выбор формата работы (удаленно, офис, гибрид), адаптация для новых сотрудников.
• Обучение: доступ к корпоративному порталу, митапам, конференциям (и как гость, и как спикер).
• Социальный пакет: ДМС со стоматологией, частичная компенсация спорта, бесплатный английский, оплачиваемый отпуск и больничные.
• Корпоративная жизнь: тимбилдинги, детские праздники, внутренние мероприятия.

Наши офисы:

• Москва (ул. Вильгельма Пика, 11, БЦ «Ботаника», 13 эт., оф. 1310).
• Санкт-Петербург (Владимирский проспект, д. 23, 8 этаж).
• Казань (Н. Ершова, 76/1).
• Нижний Новгород (ул. Новая, 28, коворкинг "VMESTE").
• Самара (IT-парк Монте Роза).

Откликайтесь, если вы готовы расти и развиваться вместе с командой ASTON!

Наш рекрутер свяжется с вами, чтобы обсудить детали.