Обязанности:
Ищем коллегу в команду Data/ML Ops для участия в построении единой ML-платформы в компании. Активное участие в развертывании и эксплуатации моделей машинного обучения. Помогаем командам разработки строить пайплайны для обеспечения жизненного цикла моделей машинного обучения. Что нужно будет делать: Заниматься сопровождением сервисов от разработки до эксплуатации, участвовать в эксплуатации; Дорабатывать текущие и разрабатывать новые сценарии конфигурирования серверов и приложений; Планировать и участвовать в рефакторинге процессов, инфраструктуры, приложений; Участвовать в разработке и управлении процессами развертывания и эксплуатации моделей машинного обучения; Заниматься администрированием приложений по результатам выполненной работы подготавливать документацию, если это необходимо; Настраивать инфраструктуру для запуска, мониторинга и автоматизации жизненного цикла моделей ML; Интегрировать модели машинного обучения в процессы CI/CD и работать с контейнеризацией (Docker, Kubernetes); Разрабатывать и оптимизировать пайплайны данных и ML для развертывания на производственной среде; Периодически проводить аудит используемого стека технологий; Работать с большими объемами данных, их очищать, преобразовывать и предварительно обрабатывать; Работать с высоконагруженными вычислениями, а также потоками данных в виде батчей и стримингов. Вы нам подходите, если есть: Понимание основных алгоритмов машинного обучения и статистики; Умение работать с высоконагруженными системами и большими объемами данных; Навыки работы с OpenSource или облачными ML-платформами будут плюсом (Kubeflow, MLFlow, AWS, GCloud и так далее); Положительный и продолжительный опыт работы CI/CD-системами (у нас gitlab и jenkins); Умение хорошо готовить docker; Опыт программирования на скриптовых языках (shell, python); Опыт администрирования linux и веб-приложений; Понимание сетевые технологии TCP/IP; Опыт работы с системами управления версиями (у нас git); Опыт работы с системами управления конфигурациями; Опыт работы с технологиями машинного обучения и их интеграции. Знание SQL и опыт в разработке и эксплуатации пайплайнов подготовки данных будут плюсом. Как мы работаем: Учим команды использовать контейнеры (docker) для подготовки разрабатываемых приложений, осваиваем использование k8s для оркестрации. Используем Ubuntu, Linux. Храним код и разрабатываем pipeline-ы с помощью gitlab+artifactory. Для мониторинга серверов и сервисов используем zabbix и statsd, заправляем grafana. Наши сервисы написаны на python, golang и немного php и java. Любим и активно используем jenkins для решения самых разнообразных задач. Используем много open source (и не только) приложений: nginx, redis, postgresql, mongodb, rabbitmq, clickhouse, openstack, gitlab, kafka, hdfs, jira, opennebula, airflow, spark, ray. Текущие задачи нацелены на модернизацию стэка технологий ML и построение единой ML платформы в компании Ну и самое приятное. Со своей стороны Иви обещает с первых дней: Официальное трудоустройство и конкурентную заработную плату. Мы аккредитованная ИТ-компания! Современный офис в шаговой доступности от станций метро Дмитровская, Савеловская, рядом с Флаконом и Хлебозаводом. Предоставление современной рабочей техники, дополнительный монитор и многое другое для комфортной работы. Гибкое начало рабочего дня по согласованию с руководителем. Заботу о здоровье: возможность получать консультации психолога, юриста, финансового консультанта и специалиста по ЗОЖ, а после испытательного срока — ДМС (со стоматологией) и страховку для выезда за рубеж. Поддержку в обмене знаниями и идеями: поощряем выступления на митапах и помогаем с подготовкой докладов. Бесплатную подписку на сервис корпоративных скидок и предложений BestBenefits, а также доступ к онлайн-библиотеке издательства «МИФ». Вишенка на торте: специальное предложение по подписке Иви. Увидимся, твой Иви!Похожие вакансии
Data engineer/Data analyst (ML)
Договорная
Москва. Станции метро: Дмитровская
Центральный банк Российской Федерации