MLOps-инженер

Чем предстоит заниматься:

• Администрировать и развивать инфраструктуру и сервисы для оркестрация, версии данных и моделей;
• Настраивать и поддерживать CI/CD-процессы, автоматизировать развёртывание пайплайнов машинного обучения;
• Разворачивать и сопровождать ML-сервисы в контейнеризованной среде (Docker, Kubernetes);
• Мониторить инференс и производительность систем машинного обучения;
• Разрабатывать внутренние инструменты и документацию для стандартизации MLOps-процессов.

Что мы ждём от кандидата:

• Опыт работы с MLOps-инструментами (ClearML, MLflow, Kubeflow и др.) от 1 года;
• Уверенные знания Python, Docker, Kubernetes и принципов CI/CD;
• Опыт работы с GPU-инфраструктурой и системами мониторинга;
• Базовое понимание машинного обучения и жизненного цикла моделей;
• Знание Linux и навыки системного администрирования.

Будет плюсом:

• Опыт работы с системами версионирования данных (например, DVC);
• Понимание принципов работы современных моделей машинного обучения;
• Опыт настройки систем мониторинга (например, Prometheus, Grafana);
• Опыт работы с фреймворками глубокого обучения (PyTorch, TensorFlow).