MLOps engineer

Международная продуктовая IT компания, которая занимается разработкой и поддержкой высоконагруженных проектов для крупных компаний, основная часть которых представляет собой развлекательные онлайн-сервисы, в поисках MLOps инженера в платформенную командy.

Чем предстоит заниматься:

ML-платформа (Kubeflow / ClearML):

• Развивать и поддерживать ML-платформу на базе Kubeflow и ClearML;
• Настраивать и оптимизировать ML-пайплайны: подготовка данных, обучение, валидация;
• Развивать объектное хранилище артефактов (MinIO / S3-compatible);
• Внедрять GitOps-подход для ML-инфраструктуры (ArgoCD, Helm, GitLab CI).

Inference-сервисы:

• Эксплуатировать и оптимизировать inference-сервисы в Kubernetes;
• Обеспечивать observability: метрики (Victoria Metrics, Grafana), логи (Vector);
• Оптимизировать latency и throughput inference-пайплайнов.

Сопровождение пользователей ML-платформы:

• Помогать data scientist'ам и ML-инженерам использовать платформу эффективно;
• Разрабатывать документацию и runbooks по работе с ML-платформой;
• Участвовать в onboarding новых ML-проектов на платформу;
• Проводить root cause analysis инцидентов ML-инфраструктуры.

Какие навыки нужны:

• Опыт работы с Kubernetes в production от 3 лет;
• Знание ML-экосистемы: пайплайны обучения, версионирование моделей, эксперименты;
• Опыт с одной из платформ: Kubeflow, MLflow, ClearML или аналогами;
• Уверенное программирование на Python (автоматизация, скрипты, ML-код);
• Опыт с системами мониторинга (Prometheus, Victoria Metrics, Grafana);
• Знание GitOps и ArgoCD;
• Понимание работы GPU в Kubernetes (расписание, квоты, изоляция);
• Опыт с объектным хранилищем S3-compatible (MinIO, AWS S3 или аналоги).

Будет плюсом:

• Опыт с Kuberay (Ray clusters для распределённого обучения);
• Знание MLflow (эксперименты, model registry, serving);
• Знание inference-фреймворков: vLLM, Triton Inference Server, TorchServe, SGLang;
• Опыт с векторными базами данных (Milvus, Qdrant, Weaviate);
• Понимание LLM fine-tuning и deployment (LoRA, quantization);
• Опыт с OpenWebUI или аналогичными LLM-интерфейсами;
• Сертификации Kubernetes (CKA) или cloud (AWS, GCP);
• Опыт с HashiCorp Vault для управления секретами ML-сервисов;

Что компания может предложить:

Профессиональное развитие:

• Оплата сертификаций и курсов;
• Поездки на ИТ-конференции и митапы за счет компании;
• Корпоративные скидки на занятия по английскому/сербскому языку.

Социальные гарантии:

• Помощь с релокацией, оформление рабочей визы, помощь в оформлении документов для членов семьи;
• Частичная компенсация аренды жилья;
• Белая заработная плата, которая зависит от пожеланий, скиллов и опыта;
• Оплачиваемый отпуск и больничные;
• Годовой бонус по результатам работы;
• Реферальная программа за успешную рекомендацию кандидата;
• Подарки для сотрудников и их детей.

Комфортные условия работы:

• Формат работы - офис;
• 4 day-off в год за счет компании;
• Корпоративное питание: завтраки и обеды;
• Компенсация абонемента в спортзал;
• Рабочее место оборудовано современной техникой с учетом ваших пожеланий;
• Отсутствие бюрократии, вопросы решаются оперативно.