Мы набираем команду для крупной американской компании — мирового лидера в производстве спецтехники, промышленного оборудования и машин с 1886 года. Предстоит разрабатывать платформу для полного цикла разработки и эксплуатации ML/AI-моделей, помогая бизнесу принимать data-driven решения.
Задачи:
Разрабатывать масштабируемые и безопасные MLOps-платформы для развертывания ML-моделей в production.
Создавать инструменты для Data Science-команд (CI/CD, мониторинг дрифта, feature stores).
Автоматизировать тестирование, валидацию и деплой моделей (Kubernetes, MLflow, Kubeflow).
Оптимизировать контейнеризацию и оркестрацию (Docker, Helm, Terraform).
Внедрять best practices MLOps и обучать команды.
Участвовать в архитектурных решениях (облако Azure).
Менторить Junior-инженеров и вести техническую экспертизу в команде.
Ключевые требования
7+ лет в ML/Data Engineering или MLOps (или 5+ лет + магистратура).
Глубокие знания:
Python/R, SQL, облачные платформы (Azure).
MLOps-стек: MLflow, Kubeflow, Seldon, Feast/Tecton.
DevOps: CI/CD (Jenkins, Azure DevOps), Git, Docker/K8s.
Terraform, Terragrunt.
Опыт менторства и работы в Agile (Scrum/Kanban).
Умение переводить бизнес-задачи в технические решения.
Будет плюсом:
Знание Evidently AI для мониторинга моделей.
Опыт с Langfuse или LLM-инференсом.
Умение работать с высоконагруженными ML-системами.
Условия:
Удалённая работа;
⏰ Гибкий график, комфортный баланс работы и жизни;
Чёткие процессы, дружелюбная атмосфера;
Высокий уровень зарплаты в иностранной валюте.