Разработка и сопровождение MLOps-инфраструктуры: создание решений для автоматизации жизненного цикла ML-моделей (от подготовки данных до интеграции в продакшен), обеспечение масштабируемости, безопасности и надежности.
Внедрение CI/CD-процессов для ML: автоматизация непрерывной интеграции и доставки моделей, контроль версионности артефактов (данные, код, параметры, контейнеры).
Оптимизация инференса: ускорение и снижение затрат ML-вычислений для высоконагруженных и генеративных моделей (LLM, генерация текста/аудио/видео).
Мониторинг и улучшение качества моделей: отслеживание KPI, анализ метрик, настройка автоматического переобучения и замены моделей.
Сотрудничество с командами: координация работы Data Scientists, ML-инженеров, DevOps и бизнес-пользователей, создание стандартов взаимодействия.
Оптимизация инфраструктуры и затрат: управление облачными/локальными ресурсами, снижение технического долга ML-проектов.