Python разработчик (MLOps) / Инженер поддержки ML-систем

Мы ищем Python разработчика в команду поддержки ML-приложений. Эта позиция идеально подходит для разработчиков, желающих развиваться в направлении Machine Learning Operations (MLOps) и получить глубокое понимание жизненного цикла ML-проектов.

• Поддержка и troubleshooting ML-приложений на третьей линии поддержки
• Анализ и разбор инцидентов, связанных с работой ML-приложений
• Участие в оптимизации и доработке существующего кода на основе выявленных проблем
• Взаимодействие с командами разработки и data science для решения сложных инцидентов
• Документирование найденных решений и улучшение процессов поддержки
• Разработка и поддержка интеграций между сервисами через REST API и Kafka

Обязательные навыки:

• Уверенное владение Python (от 2 лет)
• Понимание принципов интеграции между системами и сервисами
• Опыт работы с системами контроля версий (Git)
• Умение разбираться в чужом коде
• Базовое понимание принципов REST API
• Аналитический склад ума и желание глубоко разбираться в проблемах
• Готовность к обучению и освоению новых технологий

Будет преимуществом:

• Базовые знания или интерес к машинному обучению
• Опыт работы с любыми из технологий стека: Airflow, Hadoop, Spark, Kubernetes
• Опыт работы с Apache Kafka или другими системами обмена сообщениями
• Опыт разработки интеграционных сервисов с помощью REST API
• Понимание принципов CI/CD
• Опыт работы с системами мониторинга

• Python
• REST API
• Apache Kafka
• Apache Airflow
• Hadoop
• Apache Spark
• Kubernetes
• Git

• Уникальную возможность изучить все этапы внедрения Data Science решений на реальных проектах
• Погружение в область Machine Learning через работу с действующими ML-системами
• Перспективу перехода в одну из команд разработки ML-решений
• Работу с современным технологическим стеком
• Поддержку опытных коллег в изучении новых технологий

Почему эта позиция интересна

Эта роль предоставляет уникальную возможность для Python-разработчика войти в мир Machine Learning через практическую работу с реальными ML-системами. Вы получите полное представление о жизненном цикле ML-проектов, изучите лучшие практики развертывания и поддержки ML решений, и сможете развиваться в одном из самых востребованных в настоящее время направлений - MLOps.