Описание вакансии
Наша Лаборатория технологий искусственного интеллекта находится на этапе трансформации: мы переходим от успешных R&D-прототипов к созданию промышленной, готовой к коммерциализации платформы управления машинным обучением и аналитикой для задач кибербезопасности.
Для реализации этой амбициозной цели мы усиливаем команду и ищем опытного MLOps-инженера (DevOps for ML), который станет архитектором и владельцем нашего «промышленного конвейера», обеспечивая надежность, безопасность и масштабируемость всей ML-платформы.
Обязанности:
- Проектирование, внедрение и поддержка сквозных ML-пайплайнов: от подготовки данных до развертывания и мониторинга моделей в production-среде SOC.
- Автоматизация полного жизненного цикла ML-моделей: версионирование данных (LakeFS), трекинг экспериментов (MLflow), упаковка и развертывание (Docker/K8s).
- Развитие и поддержка инфраструктуры на базе Docker и Kubernetes (K8s) для R&D и production-окружений.
- Организация рабочего пространства и MLOps-поддержка дата-сайентистов лаборатории для ускорения циклов исследования и разработки.
- Внедрение практик мониторинга производительности моделей, дрейфа данных и инфраструктурных метрик (Prometheus, Grafana).
- Обеспечение безопасности MLOps-процессов (MLSecOps): управление секретами (Vault), сканирование образов (Harbor), контроль зависимостей.
Технологический стек:
- Контейнеризация и оркестрация: Docker, Kubernetes
- CI/CD и версионирование: Git (GitLab)
- Оркестрация ML-пайплайнов: Airflow
- Управление жизненным циклом ML: MLflow
- Хранение данных и моделей: MinIO (S3-совместимое), LakeFS
- Аналитические БД: ClickHouse
- Мониторинг: Prometheus, Grafana
- Будет плюсом: Vault, Harbor, DataHub
Требования:
- Высшее техническое образование.
- Опыт работы в роли DevOps/MLOps-инженера от 3 лет.
- Уверенный опыт работы с Docker и Kubernetes (K8s) в production-среде.
- Практический опыт построения ML-пайплайнов с использованием Airflow и MLflow.
- Понимание принципов CI/CD и опыт их применения для ML-систем.
- Опыт работы с объектными хранилищами (S3-совместимыми, например, MinIO).
- Владение SQL на уровне, достаточном для работы с аналитическими БД (ClickHouse).
- Знакомство с основными библиотеками ML (Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow) на уровне, достаточном для «упаковки» и развертывания моделей, разработанных дата-сайентистами.
- Технический английский язык.
Условия:
- Работу в крупной аккредитованной ИТ-компании (с возможностью получения всех льгот, в том числе отсрочки)
- Возможность удаленной работы из дома после испытательного срока (гибридный график)
- Гибкое начало и конец рабочего дня
- Стабильную зарплату, официальное трудоустройство
- Релокационный пакет для иногородних
- ДМС + стоматология + офисный врач
- Квартальные премии по итогам закрытия проектных работ, надбавки за непрерывный стаж работы в компании
- Обучения внутри компании на более чем 50 различных курсов по различным направлениям
- Частичная компенсация путевок в лагерь и подарки на Новый год для детей сотрудников
- Современный офис в шаговой доступности от метро Кировский завод/Автово, своя авто- и велопарковка
- Совместный досуг в внерабочее время: футбол, волейбол, баскетбол, настольные игры
