Мы ищем опытного MLOps Engineer, который присоединится к нашей команде и будет создавать и поддерживать инфраструктуру для рекомендательных систем в E-commerce. Если ты готов решать сложные инфраструктурные задачи, обеспечивать стабильность и скорость работы ML-сервисов и помогать выводить в production самые современные модели, — нам по пути!
Разворачивать и поддерживать инфраструктуру для ML-задач: JupyterHub-кластер с GPU, Airflow, объектное и реляционное хранилище (PostgreSQL, S3).
Создавать и поддерживать онлайн-сервисы (API) для инференса моделей и интеграции рекомендаций в продукт.
Взаимодействовать с ML-инженерами для внедрения моделей и инструментов в production.
Обеспечивать масштабируемость, отказоустойчивость и мониторинг ML-сервисов.
Автоматизировать пайплайны и процессы развертывания (CI/CD) для ML-решений.
4+ года опыта разработки на Python (с опытом в Backend и MLOps).
Уверенные навыки работы с Docker и системами оркестрации (Kubernetes).
Опыт развёртывания и администрирования инфраструктуры для ML-задач (GPU-кластер, Airflow, хранилища данных).
Практический опыт с облачными платформами.
Знание принципов CI/CD и опыт автоматизации пайплайнов деплоя сервисов.
Опыт работы с API, понимание особенностей работы высоконагруженных систем.
Знание систем потоковой обработки данных.
Опыт работы с инструментами мониторинга и логирования (например, Prometheus, Grafana, ELK Stack).
Уверенные навыки работы в Linux-среде и с системами контроля версий (Git).
Будет плюсом:
Опыт внедрения систем управления экспериментами (MLflow, ClearML).
Работа в современной IT-компании.
Возможность реализовать свои идеи и влиять на продукт.
Гибридный или полностью удаленный формат работы.
Оформление по ТК РФ.
Гибкое начало рабочего дня.
Выдаем современное оборудование.
Скидки от партнеров.
