Специалист MLOps

Сопровождение ML-моделей в промышленной эксплуатации.

Мониторинг качества моделей и стабильности их работы.

Контроль корректной загрузки и обновления данных, выявление и устранение ошибок в ML-пайплайнах.

Поддержка и развитие ML-инфраструктуры в продакшене.

Настройка и сопровождение CI/CD для ML-систем.

Работа с контейнеризацией и оркестрацией ML-сервисов.

Взаимодействие с командами разработки и машинного обучения.

Опыт от 1 года в роли MLOps / ML Engineer / DevOps, связанный с продакшен-внедрением ML-моделей.

Понимание полного жизненного цикла ML-моделей (от данных до мониторинга).

Практический опыт построения CI/CD для ML.

Уверенное владение Docker, контейнеризацией моделей и сервисов.

Опыт работы с Kubernetes.

Опыт работы с MLFlow или аналогами (Weights & Biases, SageMaker, Neptune).

Понимание принципов безопасности и управления секретами в ML-инфраструктуре.