Middle MLops specialist

Обязанности:

• Организация и поддержка инфраструктуры для развертывания ML/AI моделей

• Автоматизация процессов поставки ML/AI-моделей: настройка пайплайнов CI/CD для обучения, тестирования и деплоя

• Мониторинг производительности: разработка и внедрение системы мониторинга, отслеживание метрик точности, задержек и отказоустойчивости

• Обеспечение повторяемости обучения моделей через управление версиями данных и моделей (например, с использованием DVC или аналогов)

• Настройка и управление окружением для обучения и тестирования моделей

• Взаимодействие с разработчиками, аналитиками данных и DevOps-инженерами для интеграции моделей в общий продукт

• Документирование пайплайнов и процедур, чтобы обеспечить прозрачность и поддержку системы

Требования:

• Опыт работы в ML Ops или DevOps со специализацией в области машинного обучения

• Опыт развертывания и сопровождения ML-моделей

• Понимание всего жизненного цикла модели машинного обучения: от подготовки данных до внедрения в продакшен и мониторинга

Технические навыки:

• Владение инструментами для работы с ML-моделями: TensorFlow, PyTorch

  Опыт работы с системами контейнеризации (Docker) и оркестрации контейнеров (Kubernetes)

• Знание инструментов для мониторинга производительности, таких как Prometheus, Grafana, или аналогов

• Опыт работы с пайплайнами GitLab CI/CD

• Умение работать с системами управления версиями данных и моделей, такими как DVC, MLflow, или аналогами

• Глубокое знание Linux и опыт работы с виртуальными машинами или GPU-инстансами для обучения моделей

• Знание языков программирования: Python (для работы с ML-библиотеками) и Bash (для автоматизации процессов)

• Умение разрабатывать и внедрять системы мониторинга

• Опыт работы с Inference серверами (vLLM, TGI, Triton)

• Владение инструментами для работы с ML-моделями: TensorFlow, PyTorch, Transformers

Условия:

• Официальное трудоустройство в аккредитованной ИТ компании
• Ежегодный пересмотр и индексация заработной платы по результатам работы, годовые премии
• ДМС, включая стоматологию, корпоративная программа лояльности
• Возможность развития, участия в профессиональных конференциях
• Техника
• Удаленный формат работы