Развёртывание и мониторинг ML-моделей в проде: от модели до сервиса с API и логированием
Проектирование и сопровождение пайплайнов данных и моделей (ETL, ML-пайплайны, inference-пайплайны)
Настройка CI/CD для ML и data-продуктов (инфраструктура для частых выкатов, rollback и versioning)
Работа с фреймворками для мониторинга качества моделей (data drift, model performance)
Построение фичеплатформ (feature store), систем трекинга экспериментов (MLflow и аналоги)
Управление данными: хранение, доступ, безопасность, катологи (DataHub, OpenMetadata)
Управление инфраструктурой для хранения и обработки данных (S3, ClickHouse, PostgreSQL, Snowflake и пр.)
Работа в тесной связке с ML-инженерами, аналитиками и backend-командой
2+ года опыта в роли DataOps / ML Ops / DevOps / Data Engineer в ML или data-heavy проектах
Уверенное знание Python, понимание принципов работы моделей ML (не требуется DS-бэкграунд)
Опыт работы с оркестрацией данных и моделей (Airflow, Prefect, Luigi)
Опыт контейнеризации (Docker) и оркестрации (Kubernetes)
Знание CI/CD-инструментов (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins)
Понимание мониторинга и алертинга (Prometheus, Grafana, Sentry)
Опыт работы с объектными хранилищами (S3/MinIO), очередями (Kafka, RabbitMQ), логированием
Опыт работы с MLflow, DVC, Weights & Biases, BentoML, SageMaker или аналогами
Опыт реализации RAG-архитектуры, продакшн LLM (в том числе OpenAI, open-source LLM)
Знание принципов MLOps
Опыт построения дата-каталогов и data governance-инфраструктуры (OpenMetadata, Amundsen)
Работа с ClickHouse, dbt, Spark или другими высоконагруженными инструментами аналитики
Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования + квартальная премия по результатам KPI
Москва
до 340000 RUR