Обязанности:
Ты сможешь получить опыт и раскрыть свой потенциал, работая над уникальными технологичными проектами наших клиентов. Ты фокусируешься на технических задачах, а мы берем на себя переговоры с заказчиком, решение бюрократических вопросов и своевременно оплачиваем работу на проекте.Приглашаем MLOps инженер для работы на IT-проектах наших клиентов (в формате аутстафф). Задачи: Развивать и сопровождать инфраструктуру для разработки, обучения, тестирования и промышленной эксплуатации ML-моделей. Выстраивать и автоматизировать жизненный цикл ML: от подготовки окружений и пайплайнов обучения до deployment, мониторинга и переобучения моделей. Проектировать и поддерживать production-ready MLOps-платформу для команд Data Science / ML Engineering. Автоматизировать процессы сборки, тестирования, доставки и развертывания ML-сервисов и моделей. Обеспечивать воспроизводимость ML-экспериментов, версионирование моделей, артефактов, датасетов и конфигураций. Настраивать оркестрацию ML-пайплайнов и процессов обучения/переобучения моделей. Внедрять и сопровождать мониторинг ML-систем:мониторинг качества моделей, деградации, data drift / concept drift. Участвовать в интеграции ML-решений в существующую ИТ-инфраструктуру: API, очереди сообщений, хранилища данных, Kubernetes-кластеры. Оптимизировать производительность, масштабируемость и надежность ML-платформы и inference-сервисов. Требования: Высшее образование (математика / физика / информатика / ИТ) Коммерческий опыт работы в роли MLOps / DevOps / Platform / Infrastructure Engineer от 5 лет, включая опыт поддержки ML-направления. Уверенные знания Linux на уровне системного инженера: процессы, память, файловые системы, systemd, сеть, инструменты диагностики и отладки. Практический опыт работы с контейнеризацией: Docker, понимание namespaces, cgroups, container networking. Уверенный опыт работы с Kubernetes в production: понимание архитектуры и взаимодействия компонентов кластера, понимание сетевого взаимодействия в кластере, опыт с Calico и/или Cilium будет плюсом. Опыт автоматизации инфраструктуры с использованием Ansible. Опыт построения и сопровождения CI/CD-пайплайнов в Jenkins и/или GitLab CI. Практический опыт работы с системами мониторинга, логирования и алертинга: Prometheus, Grafana, ELK/EFK. Хорошее понимание сетевого стека TCP/IP, DNS, TLS, reverse proxy, маршрутизации и балансировки. Опыт эксплуатации реляционных и нереляционных БД на инфраструктурном уровне. Желателен опыт работы с несколькими из следующих систем: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, ClickHouse, Cassandra. Опыт работы с системами обмена сообщениями: Kafka, RabbitMQ или аналогами. Опыт сопровождения и вывода ML-моделей в production. Понимание полного жизненного цикла ML-решений: обучение, валидация, упаковка, deployment, инференс, мониторинг, переобучение. Опыт работы с инструментами оркестрации для ML/data pipelines: Airflow, Kubeflow, MLflow, Argo Workflows или аналогами. Понимание принципов: версионирования моделей и артефактов, воспроизводимости экспериментов, управления зависимостями ML-окружений, rollout/rollback моделей, мониторинга качества моделей после вывода в production. Будет плюсом Опыт работы с feature store, model registry, experiment tracking системами. Практический опыт с Seldon Core, KServe, BentoML или аналогичными инструментами Опыт построения платформенных решений для нескольких DS/ML-команд. Знание Python на уровне, достаточном для автоматизации, интеграции пайплайнов и поддержки ML tooling. Опыт работы с GPU-инфраструктурой и запуском ML workloads в Kubernetes. Опыт работы с LLM/GenAI-инфраструктурой, inference-сервисами и vector DB. Наличие профильных сертификатов по Kubernetes, Cloud, Linux, DevOps/MLOps Мы предлагаем: Удаленную работу - возможность работать из любого города Заключение договора гражданско-правового характера. Важно! Оплата за фактически отработанное время на проекте, выплата осуществляется в российских рублях Интересные и уникальные проекты - в финансовой и промышленной сферах Мы предоставляем сложные, но стабильные проекты с современным стеком. Ты фокусируешься на коде и архитектуре, а мы берем на себя переговоры с заказчиком, решение бюрократических вопросов и защиту твоего спокойствия и интересов. Твоя зона ответственности — качественный продукт, наша — надежная поддержка и своевременная оплата. Этапы отбора: Мы уважаем твое время, поэтому наш процесс отбора максимально прозрачен: Анкета – знакомство с твоим опытом в чат-боте. Первичное интервью – расскажем о проектах, узнаем друг друга. Техническое интервью – обсуждение твоих навыков и кейсов. Предложение о сотрудничестве.Похожие вакансии