MLOps инженер

Мы ищем MLOps-инженера в команду Machine Learning Infrastructure Services!

Ты будешь участвовать в проектировании и развитии Inference Platform-as-a-Service — масштабируемой, отказоустойчивой и производительной платформы для сервинга ML-моделей.

Мы ищем специалиста с опытом и отраслевой экспертизой, готового принимать инженерные решения и развивать наши продукты!

Основные задачи

• Разрабатывать и поддерживать Inference Platform-as-a-Service

• Автоматизировать жизненный цикла ML-моделей - от регистрации до сервинга модели
• Создавать новые продукты для автоматизации ML-разработки
• Разрабатывать платформенные сервисы для ML
• Исследовать новые платформы/инструменты для внедрения их в продукты компании
• Продвигать и развивать best practices в области MLOps

Мы ожидаем ( ML / Inference трек)

• Опыт развертывания и эксплуатации Kubernetes для инференса моделей (GPU/CPU)

• Практический опыт работы с MLOps-инструментами деплоя и эксплуатации моделей (Triton Inference Server, BentoML или аналогов)

• Опыт работы с инференс-движками в Kubernetes

• Знание принципов автоскейлинга, балансировки нагрузки и маршрутизации трафика в контексте ML-сервисов

• Понимание принципов мониторинга качества и параметров ML-моделей

• Опыт настройки и использования GPU-инфраструктуры: драйверы, CUDA Toolkit, MIG, GPU-Enabled Docker (nvidia-container-toolkit)

• Понимание жизненного цикла ML-экспериментов и их трекинга (MLflow/Clearml или аналоги)

• Уверенное знание Python

Мы ожидаем (OPS трек)

• Экспертные знания Kubernetes: контроллеры, операторы, HPA, работа с GPU (allocation, driver’s)

• Опыт автоматизации инфраструктуры и Infrastructure as Code (Terraform, GitOps-подходы)

• Опыт работы с системами контроля версий и CI/CD (GitLab, GitHub)

• Опыт работы с Docker и OCI-образами

• Администрирование Linux: от настройки до мониторинга и диагностики проблем

• Опыт внедрения и работы со стеком мониторинга (Prometheus Stack)

• Навыки безопасной работы с чувствительными данными (секреты, токены, сертификаты)

+100 к резюме

• Опыт работы с Jupyter-средами

• Знание REST/gRPC, HTTP-трассировки и дебага инференс-эндпоинтов

• Опыт разработки проектов по работе с данными и ML на Python

• Знание фреймворков ML/DL: PyTorch, TensorFlow, HuggingFace Transformers

• Знание оркестраторов задач (Prefect, AirFlow)

• Понимание принципов тестирования (Unit, Integration, System)

• Понимание основ машинного обучения, его методов, а также сопряженных с ним дисциплин

• Опыт поддержки production AI-сервисов

• Желание помогать клиентам в решении их задач

Про условия

• Оформление в официально аккредитованную IT-компанию

• Белая заработная плата

• Годовая премия по результатам работы до 15% от суммарного оклада за 12 месяцев

• 30 000 бонусных рублей на услуги компании ежегодно

• Релокационный бонус при переезде

• Бесплатные обеды и кофе-брейки

• Гибкое начало рабочего дня (до 12:00), гибридный формат работы