MLOps инженер

Задачи:

• Контейнеризация и развёртывание обученных моделей
• Проверка эффективности модели в производственной среде
• Управление ресурсами для обработки различных нагрузок и обновление моделей
• Сбор метрик и анализ поведения моделей
• Мониторинг качества предсказаний моделей
• Интеграция моделей с контуром заказчика
• Прототипирование демостендов

Знания и навыки, которые для нас важны:

• Опыт коммерческой разработки >3 лет
• Уверенное владение ML/DL-фреймворками (sklearn, pyTorch, TensorFlow и др.)
• Опыт CI/CD, контейнеризацией (Docker, Kubernates)
• Умение разрабатывать ML-пайплайны (Airflow, Cubeflow)
• Опыт с веб-фреймворками (Gradio, FastAPI, Flask) и фронтенд (Reat/Vue.js)
• Опыт мониторинга и логирования моделей (Grafana, Splunk)
• Знание SQL и NoSQL баз данных
• Владение принципами DevOps (Git)