Team Lead MLOps

Вакансия открыта в ООО "Норникель Спутник" (аккредитованная IT – компания, дочернее общество ПАО "ГМК "Норильский никель") НАШИ ЗНАНИЯ - ВАШИ ВОЗМОЖНОСТИ "НОРНИКЕЛЬ СПУТНИК" СЕГОДНЯ: Уникальные и интересные задачи: У нас можно участвовать в масштабных и уникальных проектах совместно с коллегами по всей России и видеть результаты своей ежедневной работы. Поддержка коллег: У нас можно развиваться вместе с опытной командой, готовой делиться своей экспертизой и поддерживать вас при решении сложных задач. Разносторонний опыт и развитие: У нас можно совершенствовать свои навыки и знания, которые сделают вас конкурентоспособными на рынке труда, а также иметь возможности для прозрачного карьерного роста, как вертикального, так и горизонтального. Забота о сотрудниках: У нас можно активно участвовать в корпоративной жизни, присоединяться к волонтерским программам Группы компаний «Норникель», всегда быть в форме, участвуя в спортивных мероприятиях вместе с коллегами. Для Вас это возможность возглавить MLOps-направление, решать такие важные задачи как: обеспечение надёжной и масштабируемой инфраструктуры полного жизненного цикла ML-решений (от эксперимента до промышленной эксплуатации на производственных площадках), повышение прозрачности работы ML-решений, сокращения сроков реализации ML-решений (T2P), формирование и развитие команды MLOps-инженеров. Условия: Работа в крупной Федеральной Компании; Достойный уровень заработной платы, премия по итогам года; Полное соблюдение ТК РФ (оформление, оплата больничных, отпусков и пр.); Рабочий день: с 9:00 до 18:00; ДМС, в т.ч. стоматология. Требования: Наличие высшего образования по направлениям: прикладная математика и информатика, информатика и вычислительные технологии, программная инженерия, компьютерные науки, системный анализ и др. Опыт в MLOps / ML Platform Engineering от 4 лет с промышленной эксплуатацией ML-платформ (K8s, MLflow/Airflow/Kubeflow). Опыт руководства командой от 2 лет (от 3 человек): найм, развитие, постановка целей, выстраивание процессов. Опыт промышленной эксплуатации ML-моделей: поддержка полного жизненный цикл, обеспечение SLA/OLA, соблюдение принципов SRE/DevOps; Стек технологий: Python, SQL Docker, Kubernetes MLflow/ClearML, Airflow, Kubeflow Triton/KServe/FastAPI Spark, Hadoop, Kafka, S3 GitLab CI Prometheus/Grafana Будет преимуществом: Опыт в промышленности / нефтегазе / энергетике с пониманием специфики промышленных ML-моделей и связанных компонентов (СППР, СУУТП, АСУТП и т.д.) Опыт развития MLOps- и смежных процессов (Model Governance, Data Management, Optimization, Automation и т.д.). Опыт интеграции LLM- и CV-моделей в процессы MLOps и ML-платформу; Знаниеai, TAIGA Dynamics, OpenCV, PyTorch; Наличие сертификатов Kubernetes (CKA, CKAD), LFCE, AWS MLC, TeamLead. Обязанности: Руководство командой MLOps-инженеров: найм, развитие, управление задачами, карьерное развитие. Стандартизация жизненного цикла ML-решений: версионирование данных и моделей, эксперименты, A/B-тесты, разработка, деплой, метрики. Обеспечение поддержки ML-решений в промышленной эксплуатации, включая инференс на геораспределённых производственных площадках (SLA/OLA) и мониторинг работы. Интеграция платформы в корпоративный ИТ-ландшафт (GitLab, Data Lakehouse, AD) с учётом корпоративных требований (корпоративная архитектура и информационная безопасность). Обеспечение развития направления: позиционирование направления ML в компании, определение направлений функционального и технологического развития, определение структуры направления (централизованная / децентрализованная) и т.д. Взаимодействие со смежными командами (DS, DE, DevOps, ИБ, АСУТП) и бизнес-заказчиками (аналитики, технологи). Управление эффективностью вычислительных ресурсов (GPU/CPU).