mlops engineer

Команда Machine Learning Infrastructure Services разрабатывает масштабируемую, отказоустойчивую и производительную платформу для сервинга машинного обучения.

• Разрабатывать и поддерживать Inference Platform-as-a-Service;
• Автоматизировать жизненного цикла ML-моделей - от регистрации до сервинга модели;
• Создавать новые продукты для автоматизации ML-разработки;
• Разрабатывать платформенные сервисы для ML;
• Исследовать новые платформы/инструменты для внедрения их в продукты компании;
• Продвигать и развивать best practices в области MLOps.

• Опыт развертывания и эксплуатации Kubernetes для инференса моделей (GPU/CPU);
• Практический опыт работы с MLOps-инструментами деплоя и эксплуатации моделей (Triton Inference Server, BentoML или аналогов);
• Опыт работы с инференс-движками в Kubernetes;
• Знание принципов автоскейлинга, балансировки нагрузки и маршрутизации трафика в контексте ML-сервисов;
• Понимание принципов мониторинга качества и параметров ML-моделей;
• Опыт настройки и использования GPU-инфраструктуры: драйверы, CUDA Toolkit, MIG, GPU-Enabled Docker (nvidia-container-toolkit);
• Понимание жизненного цикла ML-экспериментов и их трекинга (MLflow/Clearml или аналоги);
• Уверенное знание Python;
• Экспертные знания Kubernetes: контроллеры, операторы, HPA, работа с GPU (allocation, driver’s);
• Опыт автоматизации инфраструктуры и Infrastructure as Code (Terraform, GitOps-подходы);
• Опыт работы с системами контроля версий и CI/CD (GitLab, GitHub);
• Опыт работы с Docker и OCI-образами;
• Администрирование Linux: от настройки до мониторинга и диагностики проблем;
• Опыт внедрения и работы со стеком мониторинга (Prometheus Stack);
• Навыки безопасной работы с чувствительными данными (секреты, токены, сертификаты);
• Будет плюсом опыт работы с Jupyter-средами, знание REST/gRPC, HTTP-трассировки и дебага инференс-эндпоинтов, опыт разработки проектов по работе с данными и ML на Python, знание фреймворков ML/DL: PyTorch, TensorFlow, HuggingFace Transformers, знание оркестраторов задач (Prefect, AirFlow), понимание принципов тестирования (Unit, Integration, System), понимание основ машинного обучения, его методов, а также сопряженных с ним дисциплин, опыт поддержки production AI-сервисов, желание помогать клиентам в решении их задач.

• Оформление в официально аккредитованную IT-компанию;
• Белая заработная плата;
• Годовая премия по результатам работы до 15% от суммарного оклада за 12 месяцев;
• 30 000 Бонусных рублей на услуги компании ежегодно;
• Релокационный бонус при переезде;
• Бесплатные обеды и кофе-брейки;
• Гибкое начало рабочего дня (до 12:00);
• Ежемесячная надбавка за некурение;
• ДМС + стоматология + офисный врач (с первого дня работы);
• Компенсация психологических консультаций: онлайн или в кабинете психолога;
• 50% Оплата абонемента в фитнес-клуб и спортивный зал в офисе;
• Внутренние спортивные турниры, корпоративные тренировки и участие в спортивных мероприятиях (забеги, велозаезды, заплывы, «Гонка героев», кибертурниры);
• Офисный душ;
• Образовательные мероприятия (мастер-классы, лекции, квизы, экскурсии);
• Тематические киновечера и регулярные вечера настолок (обожаем DnD и спортивную мафию!);
• PlayStation zone, кикер и настольный теннис;
• Несколько крупных тусовок в году, а также зимой ездим гонять на сноубордах и лыжах, а осенью в пейнтбол;
• От 50% до 100% оплаты обучения английскому и еженедельные бесплатные разговорные клубы с носителями;
• Внутренние обмены знаниями: lightning & thunder talks, Selectel MasterClass;
• Внутренняя база знаний и курсов;
• Рекомендации по обучению и развитию;
• Персонализированный подход к обучению, возможность участия в конференциях по всему миру;
• Онлайн-библиотека Alpina Digital.