Ищем увлеченного построением красивых и эффективных кластеров инженера MLOps в команду поддержки и развития платформы искусственного интеллекта и машинного обучения.
Наш стек:
- Python, Bash, Kubernetes, Helm, GitLab, JupyterHub, Prefect, Keycloak, MinIO
Чем предстоит заниматься:
- развивать платформу машинного обучения, формировать предложения по развитию существующей архитектуры, в том числе путем внедрения лучших практик
- искать, исследовать и интегрировать новые компоненты и сервисы, в том числе обеспечивающие работу с LLM
- управлять существующими компонентами платформы, обеспечивать их обновления, контролировать работоспособность, целостность и актуальность
- формировать предложения по развитию существующей архитектуры, а так же разрабатывать и актуализировать стандарты работы с платформой
- обучать и консультировать разработчиков по реализации на платформе задач машинного обучения и моделирования (например, подготовка обучающих материалов по использованию AI-технологий (LLM‑моделей, RAG‑технологий и MCP)
- формировать рекомендации по настройке и оптимизации работы платформы машинного обучения
- организовывать интеграции с внешними системами и источниками данных – обеспечение безопасного и эффективного доступа к внешним базам знаний, API и потокам данных
- выполнять функции администратора систем в режиме подмены на период отпуска/больничного, включая оперативное решение инцидентов, связанных с LLM‑компонентами
- обеспечивать требования информационной безопасности и комплаенса (контроль доступа к моделям, защита интеллектуальной собственности, выполнение политик Банка по работе с конфиденциальной и инсайдерской информацией).
Наши ожидания:
- высшее образование в области IT или математики
- опыт работы в области MLOps, DevOps, Data Science или ML Engineer от 3 лет
- успешный опыт внедрения проектирования с нуля
- глубокое понимание процессов машинного обучения и Data Science
- знание инструментов MLOps (например: MLflow, Kubeflow, TFX, Airflow, и др.)
- опыт работы с контейнеризацией и оркестрацией (Docker, Kubernetes, etc.)
- навыки программирования на Python, Bash
- понимание MLOps-практик и CI/CD (GitLab).
Будет преимуществом:
- опыт развертывания LLM и LLM + RAG
- опыт настройки GPU
Мы предлагаем:
- полный рабочий день с гибким графиком (офис, гибрид или полностью удаленный формат)
- ежегодный отпуск, больничный, ДМС после испытательного срока
- возможность построить карьеру в стабильном банке
- непосредственное участие в развитии концепции управления на основе данных (data-driven)
- работа в среде, где приветствуется инициативность и поощряется нестандартный подход
- возможность влиять на рабочие процессы, улучшать их и делать удобными для себя и окружающих
- возможность проходить внутреннее обучение, посещать конференции, митапы, хакатоны.
Наша вакансия Вам подойдет, если Вы ищете вакансии в направлениях: MLOps, ML платформа, платформа машинного обучения, архитектура, инфраструктура, CI/CD, Kubernetes, Docker, контейнеризация, оркестрация.