Обязанности:
Автономные технологии — компания, которая разрабатывает инновационные решения, направленные на улучшение и совершенствование робототехники и технологий машинного обучения с применением передовых технологий искусственного интеллекта (ИИ) и уникальных инженерных решений. Чем предстоит заниматься: Приводить код DS к продакшен‑качеству: выполнять рефакторинг, выстраивать структуру проекта, писать тесты, настраивать логирование; Конвертировать и компилировать модели в ONNX, TensorRT и RKNN; настраивать рантаймы под разные типы оборудования (CPU, GPU, edge‑устройства); Оптимизировать инференс: проводить профилирование, устранять узкие места (ботлнеки), добавлять кастомные операции; Использовать Triton Inference Server для деплоя и оркестрации моделей: настраивать конфигурации и маршрутизацию запросов; Разрабатывать и поддерживать сервисы‑обвязки для инференса моделей; Проводить нагрузочное тестирование сервисов инференса, выявлять узкие места и оптимизировать производительность; Совместно с DevOps развёртывать модели: обеспечивать контейнеризацию (Docker), реализовывать базовый CI/CD; Настраивать мониторинг и алертинг для моделей и сопутствующих сервисов: отслеживать метрики производительности, ошибок и деградации качества; Развивать и настраивать внутреннюю MLOps‑платформу (ClearML): вести трекинг экспериментов, версионировать датасеты и модели, настраивать пайплайны. Мы ожидаем: Не менее 3 лет коммерческой разработки на Python; сформированную культуру разработки — в том числе навыки тестирования, логирования, типизации, соблюдения принципов чистого кода и выстраивания понятной структуры проектов; Опыт работы с фреймворками машинного обучения (преимущественно PyTorch); Понимание особенностей инференса моделей в продакшене: таких параметров, как latency и throughput, ограничений по памяти, а также принципов батчинга; Практический опыт работы с ONNX и базовые знания TensorRT; готовность углубляться в вопросы оптимизации; Опыт работы с Docker — в частности, сборки образов и базовой отладки контейнеров; Опыт интеграции моделей в backend‑сервисы (микросервисы, API, очереди) — хотя бы на уровне совместной работы с командой; Готовность осваивать Triton Inference Server и ClearML при отсутствии глубокого опыта: умение изучать документацию, экспериментировать и доводить задачи до результата; Умение читать чужой код, аккуратно его дорабатывать и поддерживать коммуникацию с авторами (DS‑специалистами). Будет плюсом: Практический опыт деплоя моделей через Triton Inference Server; Опыт работы с системами мониторинга (Prometheus, Grafana или аналогичные); Опыт нагрузочного тестирования (locust); Опыт оптимизации под конкретное железо (GPU‑серверы, edge‑устройства, специализированные ускорители); Опыт работы в продуктовых командах, где ML‑модели живут в продакшене и регулярно обновляются. Мы предлагаем: Работу в аккредитованной IT-компании и Трудоустройство в соответствии с ТК РФ; Систему наставничества и комфортную адаптацию в компании; Возможности для профессионального и карьерного роста.Похожие вакансии
Python разработчик/ ML/ middle/ middle+
Договорная
Москва. Станции метро: Народное Ополчение
Альфа-Банк
От 120 000 до 150 000 руб.
Москва. Станции метро: Народное Ополчение
Лаборатория Экспертиз