MLOps-инженер (DevOps for ML)

Наша Лаборатория технологий искусственного интеллекта находится на этапе трансформации: мы переходим от успешных R&D-прототипов к созданию промышленной, готовой к коммерциализации платформы управления машинным обучением и аналитикой для задач кибербезопасности. Для реализации этой амбициозной цели мы усиливаем команду и ищем опытного MLOps-инженера, который станет архитектором и владельцем нашего «промышленного конвейера», обеспечивая надежность, безопасность и масштабируемость всей ML-платформы. Обязанности: Проектирование, внедрение и поддержка сквозных ML-пайплайнов: от подготовки данных до развертывания и мониторинга моделей в production-среде SOC. Автоматизация полного жизненного цикла ML-моделей: версионирование данных (LakeFS), трекинг экспериментов (MLflow), упаковка и развертывание (Docker/K8s). Развитие и поддержка инфраструктуры на базе Docker и Kubernetes (K8s) для R&D и production-окружений. Организация рабочего пространства и MLOps-поддержка дата-сайентистов лаборатории для ускорения циклов исследования и разработки. Внедрение практик мониторинга производительности моделей, дрейфа данных и инфраструктурных метрик (Prometheus, Grafana). Обеспечение безопасности MLOps-процессов (MLSecOps): управление секретами (Vault), сканирование образов (Harbor), контроль зависимостей. Технологический стек: Контейнеризация и оркестрация: Docker, Kubernetes CI/CD и версионирование: Git (GitLab) Оркестрация ML-пайплайнов: Airflow Управление жизненным циклом ML: MLflow Хранение данных и моделей: MinIO (S3-совместимое), LakeFS Аналитические БД: ClickHouse Мониторинг: Prometheus, Grafana Будет плюсом: Vault, Harbor, DataHub Требования: Высшее техническое образование. Опыт работы в роли DevOps/MLOps-инженера от 3 лет. Уверенный опыт работы с Docker и Kubernetes (K8s) в production-среде. Практический опыт построения ML-пайплайнов с использованием Airflow и MLflow. Понимание принципов CI/CD и опыт их применения для ML-систем. Опыт работы с объектными хранилищами (S3-совместимыми, например, MinIO). Владение SQL на уровне, достаточном для работы с аналитическими БД (ClickHouse). Знакомство с основными библиотеками ML (Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow) на уровне, достаточном для «упаковки» и развертывания моделей, разработанных дата-сайентистами. Технический английский язык. Условия: Работу в крупной аккредитованной ИТ-компании (с возможностью получения всех льгот, в том числе отсрочки) Возможность удаленной работы из дома после испытательного срока (гибридный график) Гибкое начало и конец рабочего дня Стабильную зарплату, официальное трудоустройство Релокационный пакет для иногородних ДМС + стоматология + офисный врач Квартальные премии по итогам закрытия проектных работ, надбавки за непрерывный стаж работы в компании Обучения внутри компании на более чем 50 различных курсов по различным направлениям Частичная компенсация путевок в лагерь и подарки на Новый год для детей сотрудников Современный офис в шаговой доступности от метро Кировский завод/Автово, своя авто- и велопарковка Совместный досуг в внерабочее время: футбол, волейбол, баскетбол, настольные игры