MLOps инженер

Мы Группа Астра – один из лидеров российской IT-индустрии, ведущий производитель программного обеспечения, в том числе защищенных операционных систем и платформ виртуализации. Разработка флагманского продукта, ОС семейства Astra Linux, ведется с 2008 года.

Наша миссия – обеспечить технологический суверенитет России и ее лидерство в мировой IT-индустрии путем создания базовых технологий, специального и пользовательского ПО. Стратегическая цель – к 2030 году стать национальным производителем программных продуктов No1.

Обязанности:

• Разработка и поддержка CI/CD пайплайнов для автоматизации процессов машинного обучения и интеграции ИИ-решений.

• Проектирование и управление облачной инфраструктурой для масштабируемых ML-систем.

• Автоматизация процессов развертывания, масштабирования и мониторинга ML-приложений и сервисов.

• Настройка и оптимизация контейнеризации для ML-моделей и микросервисов.

• Обеспечение безопасности, отказоустойчивости и мониторинга инфраструктуры ML-систем.

• Интеграция и кастомизация инструментов MLOps (MLflow, Kubeflow, Airflow, TFX) в существующую инфраструктуру компании.

• Оптимизация процессов обработки больших данных и обучения моделей для повышения эффективности ИИ-решений.

• Разработка и внедрение стратегий версионирования моделей и данных.

• Создание систем мониторинга производительности и качества ML-моделей в продакшене.

• Тесное взаимодействие с командами Data Science, Data Engineering и ML Engineering для оптимизации рабочих процессов.

• Документирование архитектуры, процессов и best practices для ML-инфраструктуры.

Требования:

• Опыт работы в DevOps/SRE/Infrastructure Engineering от 3 лет, с фокусом на ML-системы.

• Глубокие знания и опыт администрирования Linux-серверов в облачных средах.

• Уверенное владение технологиями контейнеризации (Docker) и оркестрации (Kubernetes).

• Опыт работы с облачными платформами (AWS, GCP, Azure) и их ML-сервисами.

• Продвинутые навыки в Git и инструментах CI/CD (GitLab CI, Jenkins, GitHub Actions).

• Уверенное владение Python; знание Go или Java будет преимуществом.

• Опыт работы с инструментами для автоматизации инфраструктуры (Terraform, Ansible, Helm).

• Глубокое понимание сетевых протоколов и безопасности (TCP/IP, DNS, HTTP, SSL/TLS).

• Опыт работы с системами мониторинга и логирования (Prometheus, Grafana, ELK stack).

• Понимание принципов работы ML-моделей и жизненного цикла ML-проектов.

• Опыт работы с распределенными системами обработки данных (Spark, Hadoop).

Будет плюсом:

• Опыт работы с платформами управления ML-экспериментами (MLflow, Weights & Biases).

• Знание фреймворков для оркестрации ML-пайплайнов (Kubeflow, Airflow, Argo).

• Опыт работы с системами управления моделями (MLflow, Seldon Core).

• Понимание принципов Feature Store и опыт их внедрения.

• Знакомство с практиками DataOps и их применение в ML-проектах.

• Опыт работы с GPU-кластерами и оптимизации инфраструктуры для глубокого обучения.

• Понимание принципов A/B тестирования и их применение в ML-системах.

• Опыт работы с технологиями потоковой обработки данных (Kafka, Flink).

• Знание методологий Agile и опыт работы в кросс-функциональных командах.

• Опыт с системами управления секретами и конфигурациями (HashiCorp Vault, Consul).

• Навыки в области анализа и оптимизации производительности ML-систем.

Условия:

• Уверенность в будущем. Мы чтим ТК РФ: у нас стабильный и прозрачный "белый" доход.
• Забота о здоровье. Оформим полис ДМС со стоматологией.
• Спорт — это про нас. У нас многие увлекаются сноубордом, лыжами, дайвингом, бегом и пр. – найти кого-то для afterwork-активности не проблема. Мы спонсируем тренировки футбольной и волейбольной команд, поддерживаем инициативы по киберспорту и приходим на турниры по настольному футболу просто поболеть.
• Конкурентная заработная плата.