Senior Machine Learning Engineer

• Проектировать и развивать production-среду для ML-решений банка.
• Строить end-to-end пайплайны обучения, валидации, деплоя и переобучения моделей.
• Обеспечивать промышленный вывод моделей, разработанных Data Science / CV / NLP командами, в production
• Обеспечение промышленного развертывания, развития, и поддержки моделей
• Настраивать и сопровождать MLflow, model registry, версионирование моделей и артефактов.
• Развивать feature store на базе Feast: структура фичей, доступ, онлайн/оффлайн контуры, переиспользование признаков.
• Строить сервисы для инференса моделей и AI-решений через API.
• Обеспечивать разделение test/prod среды и понятный процесс вывода решений в production.
• Настраивать мониторинг качества моделей и сервисов:
• Определять инженерные стандарты:
• Участвовать в проектировании архитектуры AI/ML-платформы и помогать выбирать технологический подход.

• Опыт работы в ML Engineering / MLOps / Production ML от 4–6 лет.
• Опыт работы с MLflow, feature store, model deployment.
• Понимание CI/CD для ML-сервисов.
• Опыт упаковки моделей и сервисов в API.
• Опыт работы с Docker / Kubernetes / KServe или аналогичным стеком.
• Понимание, как переводить notebook/data science разработку в production.
• Опыт построения мониторинга моделей и inference-сервисов.
• Понимание архитектуры ML-систем: batch, near real-time, online inference.

• Опыт в банковской сфере или финтехе.
• Опыт с Feast.
• Опыт с LLM-сервисами и inference для генеративных решений.
• Опыт работы с on-prem платформами.
• Опыт проектирования test/prod окружений для ML.
• Опыт работы с документной обработкой, OCR, AI-assistants.

Стек:

• Языки: Python, SQL
• ML/MLOps: MLflow, Feast
• Сервинг и API: FastAPI, REST API, KServe
• Инфраструктура: Docker, Kubernetes
• Хранилища и данные: PostgreSQL, S3 / object storage, Redis
• CI/CD и разработка: Git, GitLab CI/CD

Что мы предлагаем:

• Официальное трудоустройство в соответствии с Трудовым кодексом РК;
• График работы на выбор: 08:30–17:30 / 09:00–18:00 / 09:30–18:30;
• Ежегодный оплачиваемый отпуск — 28 календарных дней;

После прохождения испытательного срока:

• Кафетерий льгот на сумму 250 000 тг. в год (медицинское страхование, обучение, спорт, развитие детей, авиа- и ж/д билеты);
• 2 дополнительных дня Day Off в год;

Дополнительно:

• Лечебное пособие в размере одного оклада при выходе в отпуск (после 1 года работы, при отпуске от 14 дней).