Обязанности:
Команда развивает единую MLOps - экосистему банка. Среда разработки моделей / пайплайны train и inference. Среда исполнения моделей и пайплайны доставки. Среда немодельных сервисов Feature Store AutoML и AlfaPredict (платформа для аналитиков) A/B тестирование RAG/LLMOps Система обработки документов при помощи ИИЧем предстоит заниматься Конфигурировать и разворачивать инфраструктурные компоненты Адаптировать/разрабатывать с нуля автоматизированные пайплайны под актуальные бизнес-задачи (AutoML, LLM, computer vision и пр) Создавать и поддерживать пользовательские инструменты для работы в едином ML-контуре применения и обучения Масштабировать разрабатываемые системы и инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения Требования Опыт DevOps от 3х лет (docker, helm, jenkins\gitlab CI, python) Опыт ML/MLOps от 1 года (airflow, jupyterhub, mlflow, seldon, cuda) Опыт администрирования Kubernetes от 2х лет Опыт работы Hadoop, Spark, Kafka, ELK Основной стек: Jupyterhub, Airflow, ArgoWF, MLflow, Seldon core, Python, Hadoop (spark, hdfs), Docker, OpenShift/Kubernetes, longhorn, Jenkins, Kafka, Redis, PostgreSQL Самостоятельность в доведении задач до результата Проактивность и инициативность в предложениях по рефакторингу Полное погружение в инфраструктуру и команду Командность, готовность помогать коллегам и пользователям Умение собрать общую картину ожидаемого результата, вместо решения конкретно поставленной задачи Условия ДМС со стоматологией Компенсация фитнеса Скидки на курсы английского (Skyeng) и в кино Индексация зарплаты Современная техника для работы IT-аккредитацияПохожие вакансии