MLOps specialist (Senior)

опыт работы в области MLOps или DevOps не менее 3 лет;

опыт работы над проектами, связанными с машинным обучением, включая разработку, развертывание и поддержку ML-моделей;

глубокое понимание жизненного цикла ML-моделей, от разработки до продакшн-сервинга и мониторинга;

опыт работы с инструментами MLOps и CI/CD для ML (например, ClearML, Kubeflow, MLflow, Jenkins);

знание технологий контейнеризации и оркестрации (Docker, Kubernetes);

опыт работы с системами управления данными, включая хранение, обработку и версионирование данных;

знание инструментов мониторинга и логирования (Prometheus, Grafana, Alertmanager, ELK Stack/Loki);

умение работать в команде и эффективно взаимодействовать с различными заинтересованными сторонами;

ответственность и проактивность в обеспечении стабильной работы ML-систем.