Обязанности:
Мы - команда «Пульс Магнит» - это кросс-платформенная информационная система, объединяющая несколько бизнес и операционных направлений компании в единой платформе. В поиске инженера, которому интересно не только поддерживать существующую инфраструктуру, но и влиять на то, как будет устроена MLOps-платформа, инженерные стандарты и процессы взаимодействия между DevOps, Data Science и бизнесом. Что нужно делать Проектировать и развивать отказоустойчивую MLOps-платформу: строить новые решения и масштабировать существующую инфраструктуру Развивать E2E ML-пайплайны: от подготовки и обучения модели до валидации, деплоя, мониторинга и переобучения Выстраивать CI/CD/CT-процессы для ML-решений, автоматизировать поставку сервисов и моделей в production Проектировать и развивать Kubernetes-кластеры для обучения моделей и высоконагруженного инференса, оптимизировать использование GPU- и CPU-ресурсов Развивать model serving и мониторинг ML-систем: контролировать качество моделей, Data и Model Drift, latency, производительность и ключевые бизнес-метрики Внедрять DevOps- и MLOps-практики, стандарты безопасности и управления данными в командах Data Science Проводить архитектурные ревью, работать с техническим долгом, менторить инженеров и помогать командам принимать технические решения Нам важно От 4 лет опыта в DevOps, SRE или инфраструктурной инженерии и от 2-3 лет в роли MLOps Engineer Уверенный опыт работы с Kubernetes, Helm, Terraform и Ansible Опыт построения и эксплуатации MLOps-пайплайнов, CI/CD и GitOps-процессов для ML-продуктов Понимание ML-инженерии: distributed training, особенности production-инференса, оптимизация и квантование моделей Опыт проектирования распределенных систем и работы с интеграционными паттернами: микросервисы, очереди сообщений, gRPC Опыт настройки мониторинга и наблюдаемости: Prometheus, Grafana, Evidently AI или аналоги Уверенное владение Python и Bash для автоматизации и работы с инфраструктурой Практика работы с хранилищами и данными: S3-совместимые хранилища, ClickHouse, PostgreSQL, Feature Store Умение аргументированно защищать архитектурные решения, взаимодействовать с Data Scientists и оценивать инфраструктурные затраты Готовность брать техническое лидерство: проводить ревью, развивать инженерные стандарты и менторить коллегПохожие вакансии