Обязанности:
Задачи: - развитие и поддержка MLOps-инфраструктуры для обучения, деплоя и мониторинга ML-моделей; - управление крупным GPU-сервисом: планирование ресурсов, утилизация, autoscaling, отказоустойчивость; - автоматизация ML/CI/CD-пайплайнов и production-ready deployment; - контейнеризация и оркестрация ML-сервисов (Docker, Kubernetes); - мониторинг производительности, стоимости и стабильности GPU-инфраструктуры; - взаимодействие с ML/DS-командами для быстрого и надежного вывода моделей в продакшн. Требования: - 3+ лет опыта в MLOps / ML Platform / DevOps for ML; - практический опыт управления большой GPU-инфраструктурой или GPU-кластерами; - уверенные знания Docker, Kubernetes, Linux, Python; - опыт с ML-пайплайнами, batch/online inference, CI/CD; - понимание мониторинга, логирования и observability (Prometheus, Grafana, ELK и др.); - опыт оптимизации использования GPU-ресурсов, очередей и стоимости вычислений - опыт с MLflow, Airflow, Ray, Slurm, Kubeflow.Похожие вакансии
Payment Support Specialist (PSP)
От 80 000 до 100 000 руб.
Санкт-Петербург
Мирская Наталья Аркадьевна