MLOps Engineer / MLOps Инженер

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 использования 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 профактивности.

• Развитие: долгосрочные проекты от российских заказчиков, возможность менять направления, прозрачная система Performance Review.

• Комфорт и свобода: релокейт между офисами, выбор формата работы (удалённо, 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).