АРХИВ MLOps-инженер

Обязанности

• развивать инструменты хостинга ML-моделей и сопутствующую инфраструктуру
• развивать ML-инфраструктуру: трекер экспериментов, векторные БД, инструменты разметки данных, решение для распределённых вычислений
• поддерживать внутренние сервисы: планировщик вычислительных ресурсов, бот для анализа каналов поддержки, управление кластерами и биллингом
• развивать инфраструктуру и процессы деплоймента моделей в production
• развивать DevOps-практики: CI/CD, IaC, SRE, мониторинг
• проектировать и внедрять решения на Python и сопутствующих технологиях

Технологии

• Язык и фреймворки: Python, FastAPI, Celery
• Управление инфраструктурой и деплой: Ansible, Docker, Kubernetes, Helm
• CI/CD: GitLab CI/CD
• Инструменты телеметрии: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Sentry
• Базы данных: PostgreSQL, MongoDB, Redis

Требования

• опыт работы с Docker и Kubernetes для развёртывания ML-моделей
• опыт работы с Ansible
• знание и опыт внедрения DevOps-практик: CI/CD, IaC, SRE
• навыки работы с системами мониторинга: Prometheus, Grafana, ELK
• опыт программирования на Python и понимание экосистемы
• опыт проектирования инфраструктурных решений
• готовность работать в условиях неопределенности

Условия

• уровень дохода зависит от ваших знаний; регулярный пересмотр зарплаты
• финансовые бонусы
• удалённая, гибридная или офисная работа; предоставим технику и необходимое
• комфортное место в офисе: зоны отдыха, кухня, инфраструктура
• активное инженерное сообщество, внутренние технические конференции
• возможность сменить направление внутри компании
• возможность делиться экспертизой и выступать на конференциях
• поддержка профессионального развития: обучение, участие в мероприятиях