ML-инженер/Machine Learning Engineer

ФАУ НИА — оператор ФГИС Росаккредитации, занимающийся разработкой информационных систем, обработкой данных, научными исследованиями, издательской деятельностью и продвижением стандартов оценки соответствия

Ищет к себе в команду: Machine Learning Engineer

Чем предстоит заниматься:

• Развертыванием и эксплуатацией инфраструктуры для применения технологий машинного обучения и искусственного интеллекта (ML-инфраструктура):с и поддержкой сред для разработки, тестирования и промышленной эксплуатации моделей машинного обучения
• Документированием и управлением изменениями конфигурации ML-инфраструктуры
• Автоматизацией жизненного цикла моделей (CI/CD/CT): внедрением процессов непрерывной интеграции, доставки и непрерывного обучения моделей
• Оркестрация пайплайнов данных: автоматизация процессов сбора, обработки и подачи данных в модели (использование Airflow/Prefect/Kubeflow)
• Мониторингом и логированием: настройка систем отслеживания качества работы моделей в реальном времени, мониторинг метрик, деградации данных и концептов (Data/Model Drift)
• Оптимизацией производительности: масштабирование сервисов с моделями в Kubernetes, оптимизация потребления ресурсов (CPU/GPU/RAM)
• Версионированием: обеспечение воспроизводимости экспериментов через версионирование кода, данных и артефактов моделей (DVC, MLflow)
• Сотрудничеством с командами: взаимодействие с сотрудниками по исследованию данных (Data Scientists) для перевода прототипов (Jupyter Notebooks) в стабильный промышленный код

Мы ждем от тебя:

• Опыт работы: от 2-3 лет в роли DevOps, Data Engineer или ML Engineer с фокусом на инфраструктуру
• Инструменты контейнеризации: свободное владение Docker и глубокое понимание работы в Kubernetes (K8s)
• Программирование: уверенное владение Python (написание чистого, тестируемого кода) и Bash
• MLOps-стек: опыт работы с одной или несколькими платформами (MLflow, Kubeflow, ClearML, DVC, Bentoml)
• Инструменты автоматизации: опыт настройки CI/CD пайплайнов (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins)
• Работа с данными: знание SQL и опыт работы с инструментами оркестрации данных (Apache Airflow)
• Инфраструктура как код (IaC): навыки работы с Terraform или Ansible (будет преимуществом)
• Базовые знания ML: понимание основных этапов разработки нейросетей и алгоритмов машинного обучения для эффективного общения с исследователями

Мы предлагаем:

• Работу в офисе класса "А" БЦ Павелецкая плаза (в шаговой доступности от метро)
• Официальное трудоустройство и полностью белая заработная плата
• График работы 5/2 с 09.00 до 18.00 (в пятницу до 17.30)
• Комфортный формат работы (офис на испытательном сроке, гибрид на основном)
• Конкурентный уровень дохода (обсуждается с успешным кандидатом по итогам интервью)
• Премии (ежемесячные, квартальные, годовые)
• ДМС, социальные и иные гарантии, предусмотренные ТК РФ
• Возможность самореализации в надежной и стабильной компании

Будем очень рады видеть в своей команде активного, открытого, честного, ответственного и позитивного будущего коллегу. С нетерпением ждем отклик!