mlops engineer

Описания нет

• Разрабатывать и поддерживать MLOps-инфраструктуру для обучения, развертывания и сопровождения моделей машинного обучения;
• Автоматизировать процессы обучения нейронных сетей, управления экспериментами и пайплайнами обучения;
• Подготавливать и оптимизировать модели для промышленного инференса;
• Развертывать и сопровождать сервисы инференса в облачной и On-Prem инфраструктуре;
• Настраивать и сопровождать GPU-кластеры, обеспечивать эффективное использование вычислительных ресурсов;
• Внедрять и поддерживать CI/CD-процессы для ML-моделей;
• Взаимодействовать с Data Science-командой для внедрения моделей в промышленную эксплуатацию;
• Мониторить производительность моделей и инфраструктуры, оптимизировать время обучения и инференса.

• Практический опыт построения MLOps-процессов для проектов с использованием нейронных сетей;
• Опыт работы с PyTorch;
• Опыт автоматизации обучения моделей с использованием ClearML, ClearML SDK, ClearML Agent;
• Опыт конвертации моделей в ONNX;
• Практический опыт оптимизации инференса с использованием TensorRT;
• Понимание и опыт применения методов квантования моделей (FP16, INT8, FP8);
• Опыт развертывания и сопровождения сервисов инференса с использованием Triton Inference Server, ClearML Serving или аналогичных решений;
• Опыт работы с Kubernetes и Helm;
• Практический опыт управления GPU-ресурсами и организации GPU scheduling;
• Опыт работы с инструментами оркестрации ML-задач, такими как Kubeflow, Ray, KServe;
• Обязательное наличие статуса ИП для оформления;
• Будет плюсом опыт эксплуатации ML-инфраструктуры в облачных средах и On-Prem, опыт оптимизации производительности GPU и инференса крупных моделей, понимание современных практик CI/CD для ML, опыт работы с vLLM для обслуживания LLM-моделей.

• Работа только через оформление ИП.