Москва, Кутузовский проспект, 32
Метро: Деловой центрКомпания ООО ИЦ «АЙ-ТЕКО» - ведущий российский системный интегратор и поставщик информационных технологий для корпоративных заказчиков. Активно действует на рынке IT России с 1997 года, входит в ТОП-400 крупнейших российских компаний, ТОП-10 крупнейших IT-компаний России.
В связи с активным развитием проектов в компании открыта вакансия MLOps-инженер (Python, Kubernetes, CI/CD)
Выстраивать и автоматизировать жизненный цикл ML-моделей: обучение, валидацию, регистрацию версий, развертывание, мониторинг, обновление и откат.
Организовывать пакетный и онлайн-скоринг: запуск расчетов на больших объемах данных и предоставление прогнозов через сервисы с заданными требованиями к времени ответа.
Интегрировать модели с инфраструктурой планировщика, согласовывать с Data Scientist и Data Engineer форматы данных, признаки, API и требования к обработке ошибок.
Обеспечивать воспроизводимость расчетов и версионирование моделей, кода, параметров, зависимостей и используемых данных.
Настраивать мониторинг ML-сервисов и пайплайнов: контролировать доступность, производительность, свежесть данных и признаки деградации качества моделей.
Организовывать безопасный выпуск изменений: автоматизированные проверки, переключение на новые версии, откат и резервные сценарии.
Взаимодействовать со смежными командами, участвовать в нагрузочном тестировании и разборе инцидентов, поддерживать техническую документацию.
Опыт промышленного внедрения и сопровождения ML-моделей, автоматизации расчетов и контроля стабильности.
Уверенное владение Python: разработка сервисов и пайплайнов, работа с зависимостями, логирование, обработка ошибок и автоматизированное тестирование.
Хорошее знание SQL и практический опыт работы с данными.
Опыт контейнеризации и развертывания приложений с использованием Docker и Kubernetes или OpenShift.
Практические навыки работы с Linux, Git и CI/CD, автоматизации сборки, тестирования и доставки решений между средами.
Понимание жизненного цикла ML-моделей, принципов валидации, переобучения и применения моделей в production.
Понимание проблем утечки данных, расхождения признаков между обучением и применением, изменения распределений данных и снижения качества моделей.
Умение самостоятельно доводить задачи до внедрения, взаимодействовать с командами Data Science, Data Engineering, разработки и инфраструктуры, документировать технические решения.
Будет преимуществом
Опыт работы с Hadoop, Hive, Spark или PySpark.
Опыт событийной обработки данных и применения моделей в режиме, близком к реальному времени.
Знакомство с Apache Kafka.
Москва
Не указана
Ландшафт Комплекс
Москва
до 300000 RUR
Москва
до 300000 RUR