MlOps-инженер (Middle/Senior)

Представь IT-аутстаффинг, в котором ты строишь мосты между наукой и продакшном.
В нашей компании Decart IT мы создаем условия, чтобы твоя экспертиза работала на полную мощность. Мы берем на себя всю логистику: предлагаем проект под твой профиль, согласование ставки, организацию интервью и юридическое сопровождение. Ты фокусируешься только на том, что умеешь лучше всего — на построении надежной инфраструктуры для ML.

Сейчас мы ищем Senior MLOps-инженера в крупную инвестиционную компанию, который возьмет на себя полный цикл поставки моделей в production, обеспечивая скорость, воспроизводимость и стабильность.

Что нужно уметь, знать и контролировать (Критические навыки):
-Python-инженерия: Глубокое знание Python для написания высокопроизводительного интеграционного кода с системами хранения (Postgres, ClickHouse, S3/Minio) и очередями (RabbitMQ, Kafka).
-Эксперименты и пайплайны: Работа с MLFlow/ClearML/W&B для версионирования датасетов и моделей, обеспечение 100% воспроизводимости. Построение ML-пайплайнов на Apache Airflow, Prefect или Kubeflow Pipelines.
-Инференс и оптимизация: Деплой моделей через FastAPI, BentoML или Triton Inference Server. Глубокая оптимизация инференса (батчинг, GPU/TPU, квантование, pruning, дистилляция) и знание тонкостей Triton.
-Контейнеризация и оркестрация: Сборка и оптимизация образов в Docker, управление жизненным циклом подов и написание Helm-чартов для Kubernetes.
-Мониторинг и алертинг: Настройка систем мониторинга Prometheus + Grafana, внедрение ML-специфичного мониторинга (дрейф данных/концептов) через Evidently или аналоги, а также настройка алертинга для предотвращения инцидентов.
-Жизненный цикл и работа с данными: Понимание полного жизненного цикла ML-моделей. Опыт с векторными БД (Milvus, Weaviate, Qdrant, PGVector, FAISS) и feature stores (Feast, Hopsworks).
LLM и нагрузка: Опыт деплоя LLM в продакшн. Проведение нагрузочных тестов моделей и оптимизация SQL-запросов для высоких нагрузок.
-Коммуникация и A/B: Понимание процессов A/B-тестирования моделей. Умение выстраивать диалог с дата-сайентистами, DevOps и backend-разработчиками на одном языке.
-Автоматизация и менторство: Постоянное стремление к автоматизации рутины для ускорения цикла MLOps. Опыт проведения собеседований, наставничества и онбординга (поможем вырастить следующее поколение инженеров).

Что предлагаем:
- Оформление по удобному для тебя формату ( ИП, самозанятость);
- График ты выбираешь сам, главное - синхронизировать тайм-зоны и иметь пересечения рабочего времени с командой (5/2, фуллтайм/парттайм; гибкое утро). Также есть возможность совмещать проекты;
- Рабочее место там, где тебе удобно и есть интернет (на территории РФ)

Присоединяйся к нашей команде, чтобы узнать, что такое по-настоящему человекоцентричный аутстаффинг. Ждём тебя!