MLOps specialist

Задачи:

- развитие и поддержка MLOps-инфраструктуры для обучения, деплоя и мониторинга

ML-моделей;

- управление крупным GPU-сервисом: планирование ресурсов, утилизация,

autoscaling, отказоустойчивость;

- автоматизация ML/CI/CD-пайплайнов и production-ready deployment;

- контейнеризация и оркестрация ML-сервисов (Docker, Kubernetes);

- мониторинг производительности, стоимости и стабильности GPU-инфраструктуры;

- взаимодействие с ML/DS-командами для быстрого и надежного вывода моделей в продакшн.

Требования:

- 3+ лет опыта в MLOps / ML Platform / DevOps for ML;

- практический опыт управления большой GPU-инфраструктурой или GPU-кластерами;

- уверенные знания Docker, Kubernetes, Linux, Python;

- опыт с ML-пайплайнами, batch/online inference, CI/CD;

- понимание мониторинга, логирования и observability (Prometheus, Grafana, ELK и др.);

- опыт оптимизации использования GPU-ресурсов, очередей и стоимости вычислений

- опыт с MLflow, Airflow, Ray, Slurm, Kubeflow.