Обязанности:
Чем предстоит заниматься:Управление ML-инфраструктурой:Администрирование и развитие систем оркестрации экспериментов и обучения моделей;Поддержка и развитие сервисов для управления ML workflows;Работа с системами версионирования данных и моделей;Мониторинг и поддержка систем инференса моделей.DevOps и автоматизация:Развертывание и поддержка ML-сервисов в контейнеризованной среде;Настройка CI/CD процессов для ML-проектов;Мониторинг инфраструктуры и производительности ML-систем;Автоматизация развертывания и управления ML-пайплайнами.Разработка и стандартизация:Участие в разработке внутренних инструментов для упрощения MLOps процессов;Создание документации и регламентов для работы с ML-артефактами;Поддержка распределенного обучения моделей.Что мы ждем от кандидата:Опыт работы с MLOps инструментами (ClearML, MLflow, Kubeflow или аналогичными) от 1 года;Уверенное владение Python для разработки сервисов и автоматизации;Опыт работы с контейнеризацией и оркестрацией (Docker, Kubernetes);Опыт работы с GPU инфраструктурой в kubernetes;Понимание CI/CD процессов и опыт их настройки;Хорошее процессов понимание машинного обучения и жизненного цикла ML-моделей;Опыт разработки веб-сервисов и API;Знание Linux и навыки системного администрирования.Будет плюсом:Опыт работы с системами версионирования данных;Понимание принципов работы современных ML-моделей;Опыт настройки систем мониторинга;Опыт работы с фреймворками глубокого обучения.Похожие вакансии
До 300 000 руб.
Москва. Станции метро: Автозаводская, ЗИЛ, Технопарк
СИНЕРГИЯ