MLOps-инженер

deeplay — продуктовая ИТ-компания. Мы создаём системы и решения в сфере интеллектуальных игр.

Мы ценим идейных людей, которых заряжают нестандартные задачи и профессиональные вызовы.Тех, кто любит экспериментировать, находить уникальные решения и всегда ориентируется на результат. Если тебе близок такой подход, будем рады видеть тебя среди наших тиммейтов!

Мы активно развиваем направление машинного обучения и искусственного интеллекта. За последние 3 года мы создали множество ML-решений, и сейчас пришло время систематизировать и автоматизировать нашу инфраструктуру. Ищем опытного MLOps-инженера, который возглавит это направление и построит современную ML-платформу.

С нами ты можешь комфортно работать из любого уголка мира, потому что мы:

• Настроили процессы технического оснащения, чтобы можно было рассчитывать на нашу помощь в подготовке техники для работы, где бы ты ни находился.

• Выстроили систему взаимодействия — никаких бесконечных чатов в ТГ. Работаем через онлайн-сервис управления проектами и корпоративный мессенджер с настроенной картой каналов.

• Организовываем рабочие процессы с учётом часовых поясов, время для регулярных командных встреч подбирается максимально удобно для всех.

• Помогаем сохранять контекст и знакомиться с коллегами из других отделов — регулярно проводим общие информационные и развлекательные онлайн-мероприятия, а также командные встречи с выездами в российские города и за границу.

Основные задачи:

• Разработка MLOps-платформы для автоматизации ML-workflows: оркестрация, мониторинг, деплой, self-service интерфейсы

• Внедрение системы управления экспериментами (MLFlow или аналоги) для версионирования и отслеживания моделей

• Организация multi-tenancy архитектуры для изоляции проектов и управления ресурсами, разграничение доступов к коду и данным.

• Модернизация legacy-инфраструктуры и устранение технического долга в существующих ML-решениях

• Обеспечение масштабируемости: параллельное обучение, распределенные вычисления, оптимизация использования GPU.

Для их реализации тебе потребуется:

• Опыт работы MLOps-инженером от 3+ лет

• Глубокое знание Python и опыт работы с ML-фреймворками (TensorFlow, PyTorch)

• Практический опыт с Kubernetes и понимание best practices для запуска ML-workloads

• Практический опыт с облачными платформами

• Опыт построения ML-пайплайнов (Argo, Airflow, Kubeflow, или аналоги)

• Знание MLFlow или аналогичных платформ для MLOps

• Опыт работы с различными типами БД (SQL/NoSQL) и понимание особенностей хранения ML-данных

• Опыт настройки CI/CD для ML: автоматическое тестирование моделей, проверка качества, канареечные деплои.

Будет плюсом:

• Опыт руководства командой или техническое лидерство

• Знание Java на уровне чтения и отладки кода - большая часть наших сервисов написана на Java, способность разобраться в существующей кодовой базе значительно ускорит интеграцию ML-решений

• Опыт работы с инструментами мониторинга (Prometheus, Grafana) и настройки алертинга для ML-систем

• Опыт миграции legacy ML-инфраструктуры и модернизации технического долга

• Знакомство с техниками оптимизации инференса (quantization, pruning, ONNX)

• Опыт работы с Feature Store решениями или готовность их внедрить

• Понимание принципов распределенного обучения и опыт оптимизации GPU-утилизации

Мы предлагаем:

• Гибкий подход к формату и месту работы — выбирай любое место на карте или один из комфортных офисов в Омске, Новосибирске и Санкт-Петербурге.
• Корпоративную культуру: общаемся на равных, поддерживаем друг друга, ценим обратную связь и инициативность, легкость общения и юмор.
• Возможность влиять на процессы: если увидишь потенциал для улучшения, сможешь воплотить свои идеи, повысить эффективность и качество продукта.
• Стать частью команды, которая находит драйв в своих задачах и стремится к технологическому лидерству в индустрии.
• Доступность руководства компании и открытую внутреннюю политику.

Обучение и развитие:

• Оценка компетенций и составление индивидуального плана для прокачки твоих скилов.
• Ежегодный перфоманс ревью с полезными рекомендациями от команды и возможностью увидеть свои достижения глазами тиммейтов.
• Частичная компенсация затрат на обучение.
• Изучение английского языка для всех желающих 2 раза в неделю.
• Доступ к корпоративной офлайн и онлайн-библиотеке.
• Регулярные шаринги знаний, хакатоны, митапы, трансляции, турниры.

Корпоративная жизнь:

• Открыто делимся новостями о развитии компании: регулярно проводим интервью и внутренние бизнес-мероприятия с руководителями и экспертами deeplay.
• Работаем из любой точки мира, но всё равно не теряем связь с командой — помогают в этом командообразующие мероприятия: живое общение, новые локации и настоящие эмоции. Делаем ставку на реальные впечатления и командный дух.
• Поддерживаем актуальное внутреннее информирование: систематически публикуем дайджесты о стратегии, продуктах и технологиях компании.
• Развиваем тематические комьюнити: проводим командные и личные турниры, участвуем в квизах/мозгобойнях, спортивных челленджах.
• Оказываем спонсорскую помощь профильным факультетам, выступаем с технической экспертизой на внешних мероприятиях, создаём собственные образовательные проекты.

P.S.: Хоть мы и постарались вместить в описание больше деталей, но нам все еще есть что рассказать. Будем рады познакомиться ;)