О нас:
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!
Чем предстоит заниматься:
-
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.
Что мы ожидаем от тебя:
-
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).
Что мы предлагаем:
-
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.