Обязанности: СОЗДАНИЕ ИНФРАСТРУКТУРЫ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ И ОБНОВЛЕНИЯ МОДЕЛЕЙ Внедрение и развитие компонентов ML-платформы в парадигме Model as a Service Развитие Observability сервисов ML-платформы Реализация и сопровождение сервисов на Python Покрытие кода тестами Документирование разрабатываемых решений Проведение Code Review Интеграция CI/CD процессов для обновлений: Разработка и внедрение процессов CI/CD для автоматизированного обновления моделей, настройки логирования и тестирования. Управление и координация версий моделей: Ведение версий моделей и контроль изменения версий. ПОДДЕРЖКА И МОНИТОРИНГ ML-ИНФРАСТРУКТУРЫ Интеграция инструментов мониторинга для анализа данных и состояния моделей: Настройка Prometheus, Grafana и других инструментов для постоянного анализа данных и состояния моделей. Требования: Основной стек: Jupyterhub, Airflow, ArgoWF, MLflow, ClearML, Seldon core, Python, Hadoop (spark, hdfs), Docker,Kubernetes, longhorn, Jenkins, Kafka, Redis, PostgreSQL, OpenSearch Понимание и опыт применения методов регрессии, классификации, кластеризации и анализа временных рядов. DevOps: понимание docker, k8s и gitlab ci-cd MLOps: oбщее понимание терминологии, концепций и составляющих архитектуры ML-инфраструктуры; oпыт разворачивания MLFlow Условия: Работа в одной из самых быстрорастущих компаний на рынке потребительского кредитования. Международный коллектив и работа, связанная с бизнесом в разных странах. Широкие возможности для саморазвития и самореализации. Стабильная заработная плата и годовые бонусы. График работы: 5/2 10:00-19:00. Гибридный график работы после испытательного срока. Отпуск 28 дней, 8 days off. ДМС или 1Fit. Обучение и повышение квалификации за счет компании. Обучение на платформе Lerna – любые курсы для сотрудника и членов семьи со скидкой до 45%. Корпоративное такси в вечернее время. Насыщенная корпоративная жизнь. Отсутствие бюрократии и дресс-кода.
Похожие вакансии