Специализация
Data Scientist & Machine Learning / DevOps
Обязанности
- Поддержка и развитие ИИ-инфраструктуры.
- Создание и поддержка ML-пайплайнов.
- Развертывание моделей.
- Мониторинг моделей в продакшене, в т.ч. Data Drift и Model Drift.
- Внедрение CI/CD/MLOps.
Технические навыки
- Опыт работы с LLM-моделями (vLLM, Ollama и т.п.).
- Продвинутая оптимизация инференса ML/LLM моделей (Quantization Aware Training, Post Training Quantization, PV Tuning и др.).
- Опыт построения online/offline Feature Store собственными силами, либо с помощью готовых решений: Feast, Tecton.
- Опыт работы с online/offline надежным и быстрым векторным поиском (Qdrant, LanceDB).
- Опыт написания пайплайнов / оптимизации запросов на Spark под экосистемой Hadoop.
- Опыт интеграции внешних систем API, FASTAPI, MCP.
- Понимание архитектуры RAG и работы с embedding-моделями.
- Навыки настройки Prometheus/Grafana, анализа метрик производительности.
- Уверенные знания Kubernetes, Docker.
- Понимание принципов RBAC, изоляции данных.
Условия
- Полностью удаленный формат работы или офис в Москве (офис в центре).
- Конкурентный оклад.
- ДМС.
- Вся необходимая техника.
- Минимум бюрократии, живое общение, быстрый рост внутри компании.
- Измеримый результат труда — возможность реально влиять на бизнес.
- Работа с настоящими профессионалами рынка финансовой торговли.
