Обязанности:
Aston — аккредитованная аутсорсинговая IT-компания, работающая с 2007 года. Наш штат насчитывает 2500+ специалистов. Мы разрабатываем программное обеспечение и IT-решения в сферах Finance, Healthcare, eCommerce, IoT, Media, Big Data, ML и многом другом. Заказчик – быстроразвивающаяся ИТ-компания, с 2020 года разрабатывает инновационные решения для цифровизации бизнеса. Работает с ведущими компаниями финансового сектора и предлагает им комплексные решения для фронт- и бэк-офиса, финтех-продукты и системы работы с большими данными. Почему это будет интересно? возможность работать над крупными задачами для лидеров рынка, применять свои знания и развивать экспертизу; современный стек технологий. Чем предстоит заниматься? проводить контейнеризацию ML-моделей с использованием Docker и развертывать в Kubernetes кластерах; настраивать и управлять оркестрацией ML-пайплайнов через Apache Airflow; обеспечивать масштабируемость и отказоустойчивость ML-сервисов в on-premise средах; подключать сервисы к системам мониторинга и журналирования; анализировать и устранять инциденты в работе ML-сервисов на третьей линии поддержки; оптимизировать использования вычислительных ресурсов; разрабатывать интеграции между ML-сервисами через REST API и системы обмена сообщениями (Kafka); создавать автоматизированные пайплайны для обработки данных, feature engineering и тестирования моделей; внедрять Infrastructure as Code подходы для управления ML-инфраструктурой. Чего мы ждем от специалиста? опыт работы в промышленной разработке в роли MLOps Engineer от 1,5 лет; наличие высшего образования; отличные знания Python 3.11; опыт работы с asyncio, multiprocessing, threading; опыт работы с Docker: сборка сервисов, оптимизация; опыт работы с k8s: helm, конфигурации, hpa, понимание масштабирования сервисов с ML моделями на CPU/GPU; опыт работы с FastAPI, FastStream+Kafka: web-разработка, умение писать сервисы, оборачивать существующие ML решения в сервисы; опыт работы с Prometheus, Grafana, ELK: настройка метрик, журналирование внутри сервисов, конфигурации; опыт работы с Opensearch: векторные БД, индексация; знание Apache Airflow , базовые знания DAG. Будет плюсом: знание ML-фреймворков разработки моделей (Pytorch, catboost); знание MLOps-фреймворков: Bentoml/ZenML/Mlflow/ClearML/Triton; знание RAG, LangGraph, LLM, LoRA: навык разработки RAG пайплайнов в LangGraph с маршрутизацией, обращениями в векторную бд, API LLM. Что мы предлагаем? Хорошая зарплата: уровень обсуждается индивидуально, есть доплаты за менторство и профактивности. Развитие: долгосрочные проекты от российских заказчиков, возможность менять направления, прозрачная система Performance Review. Комфорт и свобода: релокейт между офисами, выбор формата работы (удалённо, офис, гибрид), адаптация для новых сотрудников. Обучение: доступ к корпоративному порталу, митапам, конференциям (и как гость, и как спикер). Социальный пакет: ДМС со стоматологией, частичная компенсация спорта, бесплатный английский, оплачиваемый отпуск и больничные. Корпоративная жизнь: тимбилдинги, детские праздники, внутренние мероприятия. Наши офисы: Москва (ул. Вильгельма Пика, 11, БЦ «Ботаника», 13 эт., оф. 1310), Санкт-Петербург (Владимирский проспект, д. 23, 8 этаж), Казань (Н. Ершова, 76/1), Нижний Новгород (ул. Новая, 28, коворкинг "VMESTE"), Самара (IT парк Монте Роза). Откликайтесь, если вы готовы расти и развиваться вместе с командой ASTON! Наш рекрутер свяжется с вами, чтобы обсудить детали.Похожие вакансии