MLOps инженер

Чем предстоит заниматься:

Управление ML-инфраструктурой:

• Администрирование и развитие систем оркестрации экспериментов и обучения моделей;
• Поддержка и развитие сервисов для управления ML workflows;
• Работа с системами версионирования данных и моделей;
• Мониторинг и поддержка систем инференса моделей.

DevOps и автоматизация:

• Развертывание и поддержка ML-сервисов в контейнеризованной среде;
• Настройка CI/CD процессов для ML-проектов;
• Мониторинг инфраструктуры и производительности ML-систем;
• Автоматизация развертывания и управления ML-пайплайнами.

Разработка и стандартизация:

• Участие в разработке внутренних инструментов для упрощения MLOps процессов;
• Создание документации и регламентов для работы с ML-артефактами;
• Поддержка распределенного обучения моделей.

Что мы ждем от кандидата:

• Опыт работы с MLOps инструментами (ClearML, MLflow, Kubeflow или аналогичными) от 1 года;
• Уверенное владение Python для разработки сервисов и автоматизации;
• Опыт работы с контейнеризацией и оркестрацией (Docker, Kubernetes);
• Опыт работы с GPU инфраструктурой в kubernetes;
• Понимание CI/CD процессов и опыт их настройки;
• Хорошее процессов понимание машинного обучения и жизненного цикла ML-моделей;
• Опыт разработки веб-сервисов и API;
• Знание Linux и навыки системного администрирования.

Будет плюсом:

• Опыт работы с системами версионирования данных;
• Понимание принципов работы современных ML-моделей;
• Опыт настройки систем мониторинга;

• Опыт работы с фреймворками глубокого обучения.