Обязанности:
Ищем ML-инженера, который будет участвовать в задачах роботизации. Эта вакансия предполагает гибридный формат работы с возможностью присутствовать на наших площадках для экспериментов. Задачи: Работа с кодом в роботизации. Писать интеграции с внешними инструментами и сервисами, подключать базы данных, рефакторить качество кода. Формировать и развивать шаблоны продуктивизации. Оборачивать решения от DataScience в полноценные сервисы, которые должны работать стабильно, эффективно и правильно на основе существующих фреймворков и подходов. Деплоить свои сервисы: собирать образы, вникать в инфраструктуру компании (совместно с бадди), поднимать сервисы в k8s. Если подобное уже реализовывал в своих проектах, то, пожалуйста, подсвети это нам. Автоматизировать рутинные задачи обработки данных. Интеграции и мониторинг данных: участвовать во внедрении данных в ML-пайплайны. Настраивать базовый мониторинг качества входящих и обработанных данных, алертинга о проблемах. Помогать в диагностике проблем данных/пайплайнов в продакшне. Обязательные навыки: Экспертный python, FastAPI. Продвинутое владение тестированием - мы используем pytest. Продвинутое знание баз данных - ACID, индексы, транзакции, deadlock, планировщик, No SQL. Продвинутое владение инфраструктурными инструментами - Git, Docker, Docker Compose, Kafka, K8S, Helm Charts, Argo CD, Ci/Cd, Prometheus, Grafana, S3, Airflow. Понимание и умение использовать паттерны разработки. Владение архитектурными принципами в разработке ПО. Понимание цикла разработки типовой МЛ модели (какие инструменты и для чего используются). Желательные навыки: Airflow, Spark. Рассматриваем кандидатов только из г. Москвы, формат работы- гибридПохожие вакансии
Договорная
Москва. Станции метро: Третьяковская, Китай-город
Богомолов Константин Николаевич