DevOps (Nginx) специалист

Обязанности: Поддержка и развитие ML-инфраструктуры: Обеспечение бесперебойной работы и масштабирования систем хранения и обработки данных для ML-команды. Разработка пайплайнов данных: Реализация, оптимизация и поддержка пайплайнов для подготовки, трансформации и поставки данных для тренировки и инференса ML-моделей. Автоматизация MLOps: Автоматизация процессов сборки, тестирования и развертывания (CI/CD) ML-проектов. Поддержка сред разработки: Обеспечение стабильности и доступности среды разработки для дата-сайентистов и аналитиков данных. Поддержка BI-инструментов: Администрирование и поддержка BI-систем. Управление окружениями: Развертывание, конфигурирование и поддержка серверов, виртуальных сред и контейнеров. Оптимизация производительности: Работа с распределенными вычислениями и оптимизация производительности ML-моделей. Обеспечение безопасности: Применение принципов безопасности и управления данными, в том числе в корпоративных и локальных средах. Взаимодействие с командой: Тесное сотрудничество с инженерами, аналитиками данных и data scientists. Требования: Образование: Высшее техническое образование в сфере компьютерных наук, математики, машинного обучения или смежных областях. Опыт работы: От 3 лет в сфере Data Engineering, DevOps, MLOps, с практическим опытом работы с инфраструктурой ML-разработки. Понимание основ жизненного цикла ML-приложений. Понимание устройства и принципов работы систем хранения данных. Опыт работы с Docker, сборка Docker-контейнеров (включая под GPU Nvidia с PyTorch, TensorFlow, Ultralytics). Знание принципов CI/CD, опыт работы с инструментами автоматизации и конвейерами. Уверенное знание GNU/Linux и опыт администрирования серверов. Опыт разработки и сопровождения пайплайнов с использованием оркестраторов (Airflow). Умение настраивать и сопровождать системы мониторинга. Отличное знание Python и Bash, опыт работы с SQL. Опыт работы с ClickHouse, PostgreSQL. Опыт работы с Git, MLflow, JupyterHub. Навыки коммуникации и эффективного сотрудничества с аналитическими подразделениями. Условия: Удалённый формат работы Официальное оформление по ТкРФ, белая ЗП (по договорённости); График работы 5/2 с 8:30 до 17:30 по Москве; Премии за эффективную работу и достижение результатов; Различные программы обучения для прокачки профессиональных скиллов; ДМС программа