mlops engineer для ML-инфраструктуры

Описания нет

• Поддерживать кластеры GPU/TPU, контейнеризацию и оркестрацию
• Проводить аудит и оптимизировать инфраструктуру и затраты, разграничивать проблемы оборудования и кода
• Настраивать мониторинг, оповещения и распределение оборудования между потребителями
• Развёртывать и поддерживать ML-сервисы в производственной среде
• Настраивать CI/CD для ML-пайплайнов и управлять полным жизненным циклом ML-моделей — от обучения до внедрения

• Опыт в DevOps от 3 лет или в MLOps от 1 года с эксплуатацией производственных систем
• Уверенное знание Linux: администрирование, отладка и настройка прав доступа
• Коммерческий опыт эксплуатации Kubernetes и Docker: развертывание, ограничения ресурсов, автоматическое масштабирование и оптимизация образов
• Опыт работы с GPU-инфраструктурой, стеком NVIDIA, CUDA, драйверами и профилированием
• Умение писать скрипты на Python и Bash для автоматизации и интеграций
• Понимание жизненного цикла ML-моделей, процессов их обучения и применения
• Понимание построения и эксплуатации ML-пайплайнов: этапов обучения, внедрения в производственную среду и сопровождения моделей
• Опыт работы с системами обслуживания ML-моделей, включая Triton, vLLM, Airflow или аналоги, а также с пакетным, асинхронным и синхронным обслуживанием моделей
• Опыт работы с Postgres, Redis и Kafka
• Навыки настройки и эксплуатации стека для ML и Data Science, включая MLflow, DVC или аналоги
• Будет плюсом: знание Argo, Helm, Terraform, Ansible и S3, опыт работы с RBAC, Keycloak, LDAP/OAuth и сертификатами, а также опыт настройки Prometheus, Grafana, ELK или аналогов и оповещений

• Гибкий график
• ДМС с первого месяца работы
• Скидки в сервисе «Ясно» и на занятия в Skyeng
• Дополнительный оплачиваемый выходной MyTime Day Off
• Внутренние программы адаптации и обучения, развития мягких навыков и лидерских навыков
• Корпоративные цены на отели и другие услуги для путешествий
• Аккредитованная IT-компания