«Рексофт» (Reksoft) — российская многопрофильная технологическая группа, оказывающая полный спектр услуг в области цифровой трансформации предприятий: от формирования бизнес-стратегии и управления трансформацией до внедрения информационных систем, заказной разработки ПО и поддержки, реализации под ключ проектов в области промышленной автоматизации.
О роли:
Мы ищем Data DevOps Lead — ключевую гибридную роль для этого проекта. Вы будете связующим звеном между бизнес-заказчиками, data-аналитиками, ML-инженерами и командой платформенной разработки. Ваша главная задача — организовать эффективный процесс: от идеи и приоритизации бизнес-инициатив до их реализации и контроля на нашей платформе. Это роль для тех, кто вырос из технической среды (DevOps/Data Engineering), но хочет сместить фокус на управление процессами, коммуникацию и архитектурное видение, оставаясь при этом глубоко в теме технологий.
Основные задачи:
Управление жизненным циклом инициатив: Организация системного управления бэклогом data-driven и ML/LLM проектов от стадии первичного анализа до внедрения.
Приоритизация и планирование: Участие в оценке, приоритизации инициатив и планировании необходимых ресурсов (инфраструктурных, человеческих).
Техническое руководство и поддержка DevOps-команд: Консультирование и направление DevOps- и инженерных команд в выборе оптимальных путей разработки и развертывания ML-решений на платформе. Формирование best practices, помощь в решении нестандартных задач.
Мониторинг и контроль: Контроль хода реализации, выявление рисков и их эскалация.
Межкомандное взаимодействие: Координация со смежными командами (корпоративная архитектура, инфраструктура, информационная безопасность) для обеспечения беспрепятственной реализации проектов.
Эволюция платформы: Участие в определении требований к развитию ML/Data-платформы на основе обратной связи от пользователей.
Мы ожидаем от кандидата:
Технический бэкграунд в DevOps, Data Engineering или ML Engineering.
Понимание полного цикла Data-Driven проектов и принципов MLOps.
Знание стека технологий Big Data и ML: концепции Data Lake/Lakehouse, ML-платформы, контейнеризация (Kubernetes), CI/CD.
Практический опыт работы с Python, Jupyter Lab, Gitlab для автоматизации процессов.
Умение читать и обсуждать архитектурные диаграммы, документацию.
а так же:
Сильные коммуникативные навыки: Умение говорить на одном языке как с бизнес-заказчиками, так и с техническими специалистами. Способность ясно доносить идеи, требования и ограничения.
Системное мышление и аналитический склад ума: Умение декомпозировать сложные задачи, видеть процессы целиком и выявлять узкие места.
Проактивность и лидерство: Способность брать на себя ответственность за процесс, вести инициативы, а не просто выполнять задачи.
Управление ожиданиями: Навыки работы с бэклогом, приоритизации в условиях ограниченных ресурсов.
Мы предлагаем: