Обязанности:
Ищем увлеченного построением надежных и эффективных кластеров инженера MLOps в команду поддержки и развития платформы искусственного интеллекта и машинного обучения. Наш стек python, bash, kubernetes, helm, gitlab, jupyterhub, prefect, keycloak, minio Чем предстоит заниматься развивать платформу машинного обучения, формировать предложения по развитию существующей архитектуры, в том числе путем внедрения лучших практик искать, исследовать и интегрировать новые компоненты и сервисы, в том числе обеспечивающие работу с большими языковыми моделями управлять существующими компонентами платформы, обеспечивать их обновления, контролировать работоспособность, целостность и актуальность формировать предложения по развитию существующей архитектуры, а также разрабатывать и актуализировать стандарты работы с платформой обучать и консультировать разработчиков по реализации на платформе задач машинного обучения и моделирования (например, подготовка обучающих материалов по использованию AI-технологий — больших языковых моделей, RAG-технологий и MCP) формировать рекомендации по настройке и оптимизации работы платформы машинного обучения организовывать интеграции с внешними системами и источниками данных — обеспечивать безопасный и эффективный доступ к внешним базам знаний, API и потокам данных выполнять функции администратора систем в режиме подмены на период отпуска или больничного, включая оперативное решение инцидентов, связанных с компонентами больших языковых моделей обеспечивать требования информационной безопасности и комплаенса (контроль доступа к моделям, защита интеллектуальной собственности, выполнение политик Банка по работе с конфиденциальной и инсайдерской информацией) Наши ожидания высшее образование в области IT или математики опыт работы в области разработки и сопровождения платформ машинного обучения, разработки и эксплуатации от 3 лет успешный опыт проектирования и внедрения систем с нуля глубокое понимание процессов машинного обучения и науки о данных знание инструментов для автоматизации циклов машинного обучения (например, MLflow, Kubeflow, TFX, Airflow и др.) опыт работы с контейнеризацией и оркестрацией (Docker, Kubernetes и др.) навыки программирования на Python, Bash понимание практик непрерывной интеграции и доставки (CI/CD) в контексте машинного обучения (GitLab) Будет преимуществом опыт развертывания больших языковых моделей и их комбинации с RAG опыт настройки графических процессоров (GPU) Мы предлагаем полный рабочий день с гибким графиком (офис, гибрид или полностью удаленный формат) ежегодный отпуск, больничный, ДМС после испытательного срока возможность построить карьеру в стабильном банке участие в развитии концепции управления на основе данных работу в среде, где приветствуется инициативность и поощряется нестандартный подход возможность влиять на рабочие процессы, улучшать их и делать удобными для себя и окружающих возможность проходить внутреннее обучение, посещать конференции, митапы, хакатоны Хочешь стать частью команды Уралсиба? Откликайся прямо сейчас! Наша вакансия подойдет тебе, если ты ищешь вакансии в направлениях: MLOps, платформа машинного обучения, архитектура, инфраструктура, CI/CD, Kubernetes, Docker, контейнеризация, оркестрацияПохожие вакансии
Договорная
Москва. Станции метро: Фрунзенская
Ростелеком Информационные Технологии