MLOps Engineer

Наша компания занимается разработкой и развитием масштабной AI-системы, которая анализирует различные источники данных — внутренние архивы, архивы, веб, соцсети и многое другое — с целью выявления событий, акторов, геоданных и связей между ними.
Система формирует динамическую базу знаний и временные ряды для анализа корреляций, визуализации взаимосвязей и прогнозирования.

Вы будете работать с многоуровневой архитектурой данных (ETL, временные базы, векторные представления, графовые модели), участвовать в построении пайплайнов обработки и интеграции ML-моделей (NLP, NER, ASR, OCR, CV), а также создании инструментов для анализа, визуализации и поиска/

Мы решаем комплексные задачи: от построения data flow и feature store — до проектирования семантических графов и оркестрации пайплайнов моделей.

В нашу команду требуется MLOps Engineer для автоматизации развёртывания, мониторинга и управления жизненным циклом ML-моделей в масштабных системах.

Обязанности:

• Развёртывание, поддержка и мониторинг ML-моделей в продакшне

• Автоматизация CI/CD процессов для ML (сборка, тестирование, выкатывание моделей)

• Организация и управление feature store и версионирование моделей и данных

• Оптимальное управление вычислительными ресурсами (GPU, Kubernetes кластеры)

• Обеспечение наблюдаемости (observability) моделей и инфраструктуры — настройка Prometheus, Grafana и других систем мониторинга

• Внедрение лучших практик MLOps для повышения стабильности и масштабируемости ML-систем

Необходимый стек:

• MLflow, DVC для управления экспериментами и версиями моделей

• Kubeflow для оркестрации ML workflows

• Docker, Kubernetes для контейнеризации и масштабирования

• GitLab CI для автоматизации конвейеров

• Airflow или Prefect для управления пайплайнами

• Prometheus, Grafana для мониторинга

• Weights & Biases для трекинга экспериментов и метрик

Требования:

• Опыт в развёртывании ML-моделей и настройке CI/CD процессов для них

• Навыки работы с контейнерами и оркестраторами (Docker/Kubernetes)

• Знание инструментов управления версиями данных и моделей (DVC, MLflow)

• Опыт мониторинга ML-сервисов и инфраструктуры

• Понимание работы с ресурсами GPU и облачными системами

• Хорошие навыки программирования, преимущественно Python

• Содействие в развитии инфраструктуры и автоматизации процессов

• Участие в развитии компании, возможность влиять на продукт и процессы компании

• Удаленная работа, Гибкий график

• Достойная, конкурентноспособная заработная плата

• Возможность профессионального развития