MLOps-инженер для ML-моделей

Компания ООО ИЦ «АЙ-ТЕКО» - ведущий российский системный интегратор и поставщик информационных технологий для корпоративных заказчиков. Активно действует на рынке IT России с 1997 года, входит в ТОП-400 крупнейших российских компаний, ТОП-10 крупнейших IT-компаний России. В связи с активным развитием проектов в компании открыта вакансия MLOps-инженер (Python, Kubernetes, CI/CD)

• Выстраивать и автоматизировать жизненный цикл ML-моделей: обучение, валидацию, регистрацию версий, развертывание, мониторинг, обновление и откат.
• Организовывать пакетный и онлайн-скоринг: запуск расчетов на больших объемах данных и предоставление прогнозов через сервисы с заданными требованиями к времени ответа.
• Интегрировать модели с инфраструктурой планировщика, согласовывать с Data Scientist и Data Engineer форматы данных, признаки, API и требования к обработке ошибок.
• Обеспечивать воспроизводимость расчетов и версионирование моделей, кода, параметров, зависимостей и используемых данных.
• Настраивать мониторинг ML-сервисов и пайплайнов: контролировать доступность, производительность, свежесть данных и признаки деградации качества моделей.
• Организовывать безопасный выпуск изменений: автоматизированные проверки, переключение на новые версии, откат и резервные сценарии.
• Взаимодействовать со смежными командами, участвовать в нагрузочном тестировании и разборе инцидентов, поддерживать техническую документацию.

• Опыт промышленного внедрения и сопровождения ML-моделей, автоматизации расчетов и контроля стабильности.
• Уверенное владение Python: разработка сервисов и пайплайнов, работа с зависимостями, логирование, обработка ошибок и автоматизированное тестирование.
• Хорошее знание SQL и практический опыт работы с данными.
• Опыт контейнеризации и развертывания приложений с использованием Docker и Kubernetes или OpenShift.
• Практические навыки работы с Linux, Git и CI/CD, автоматизации сборки, тестирования и доставки решений между средами.
• Понимание жизненного цикла ML-моделей, принципов валидации, переобучения и применения моделей в production.
• Понимание проблем утечки данных, расхождения признаков между обучением и применением, изменения распределений данных и снижения качества моделей.
• Умение самостоятельно доводить задачи до внедрения, взаимодействовать с командами Data Science, Data Engineering, разработки и инфраструктуры, документировать технические решения.
• Будет плюсом: Опыт работы с Hadoop, Hive, Spark или PySpark; Опыт событийной обработки данных и применения моделей в режиме, близком к реальному времени; Знакомство с Apache Kafka

• Работа в аккредитованной ИТ-компании;
• Оформление в соответствии с ТК РФ с первого дня работы;
• Возможность работать в офисном формате;
• ДМС с первого дня работы (включая стоматологию);
• Корпоративный спорт: скидки на посещение фитнес-клубов, футбольная и волейбольная секции, собственный йога класс;
• Работа в команде, использующей гибкий подход к разработке;
• Работа в развивающемся IT-проекте с командой специалистов высокого уровня, возможность развития и обмена опытом.