mlops engineer

Росгосстрах активно развивает внутреннюю платформу — экосистему искусственного интеллекта для автоматизации ключевых процессов компании.

• Работать с уже существующими моделями машинного обучения: встраивать в бизнес-процессы, масштабировать и выводить в продакшн;
• Настраивать и поддерживать пайплайны и сервисы для пакетного и онлайн-инференса;
• Разрабатывать и отлаживать направленные ацикличные графы в Airflow;
• Контейнеризировать сервисы и эксплуатировать модели в Kubernetes;
• Разрабатывать и поддерживать интерфейсы программирования приложений на FastAPI для интеграции моделей;
• Обеспечивать стабильную работу сервисов машинного обучения в продакшене;
• Версионировать модели и управлять артефактами;
• Оптимизировать инференс и контролировать использование ресурсов;
• Участвовать в развитии инфраструктуры полного жизненного цикла моделей машинного обучения.

• Опыт работы в области MLOps/ML-engineer от 3 лет;
• Понимание алгоритмов машинного обучения и жизненного цикла модели от постановки задачи, экспериментов и версионирования до деплоя и мониторинга в продакшене;
• Понимание работы бустингов;
• Понимание отличий трансформеров от классических сетей;
• Понимание эмбеддингов и сферы их применения;
• Уверенное владение асинхронным и многопоточным программированием на Python;
• Знание объектно-ориентированного программирования с принципами SOLID;
• Умение проектировать поддерживаемые, документированные и высоконагруженные интерфейсы программирования приложений;
• Опыт работы с SQLAlchemy и асинхронными драйверами базы данных;
• Опыт разработки и отладки графов в Airflow для пакетного инференса моделей;
• Опыт работы с Docker и Kubernetes, включая эксплуатацию продуктивных кластеров и настройку лимитов;
• Владение реляционными и нереляционными базами данных для хранения структурированных данных;
• Будет плюсом опыт развертывания моделей на inference-платформах, оптимизация инференса и динамическое батчирование, опыт инференса больших языковых моделей, оптимизация памяти графических процессоров, проектирование агентных систем, работа с системами реального времени.

• Полностью белая зарплата, годовая премия;
• График работы 5/2;
• Подключение к добровольному медицинскому страхованию после успешного прохождения испытательного срока;
• Корпоративные скидки на страховые продукты;
• Корпоративные скидки на фитнес, магазины-партнёры и книги;
• Электронная библиотека с более чем 3000 книг на самые актуальные темы;
• Специальные мероприятия для сотрудников и их детей, подарки на Новый год.