MLOps-разработчик (ML-платформа)

О команде

• Мы разрабатываем облачную платформу, которая закрывает потребности специалистов Data Science и аналитиков внутри компании. Это включает в себя IDE на базе Jupyter Notebook, запуск регулярных вычислений на кластере, распределенное обучение LLM-моделей и трекинга экспериментов.

Вам предстоит

• Разработка и поддержка инфраструктуры для машинного обучения.
• Автоматизация процессов развертывания и мониторинга моделей.
• Взаимодействие с командами разработчиков для оптимизации ML-процессов.
• Обеспечение надежности и масштабируемости ML-платформы.
• Настройка и управление CI/CD для ML-проектов.

Мы ждём, что у вас есть

• Знание инструментов контейнеризации (Docker, Kubernetes).
• Умение работать с системами оркестрации данных (Apache Airflow или аналог).
• Понимание жизненного цикла моделирования и управления данными.
• Опыт работы с ML-фреймворками (PyTorch, TensorFlow).
• Знакомство с системами мониторинга (Prometheus, Grafana).
• Опыт постройки или эксплуатации процессов CI/CD для сервисов (отлично, если использовали концепцию Infrastructure as Code).
• Широкий кругозор в языках программирования и в целом Computer Science.

Будет здорово, если вы

• Разрабатывали Cloud Native решения.
• Обладаете опытом в области DevOps и инфраструктуры как кода.
• Разрабатывали MLOps-инструменты.
• Имеете опыт в написании инструментов для распределенного обучения.
• Активно участвовали в open source проектах: патчи, PT на Github.

Работа у нас — это

• Интересные и важные задачи на очень большом проекте.
• Передовые технологии и подходы, возможность пробовать новое.
• Опытные и заинтересованные коллеги, готовые оказать поддержку.
• Возможность приносить пользу миллионам пользователей, реализуя решения, основанные на данных.
• Личный бюджет на обучение, который можно тратить на книги, курсы и конференции.
• Забота о здоровье: с первого дня у вас будет ДМС со стоматологией, в офисе принимают терапевт и массажист.
• Возможность работать удаленно и по желанию посещать комфортный офис в Москве или Санкт-Петербурге.