MLOps Engineer

О команде и видении:

Мы создаем новую кросс-функциональную команду (AI Platform Team), цель которой - кардинально повысить эффективность и качество процессов разработки/поддержки/внедрения/продаж ПО с помощью искусственного интеллекта. Вы не будете работать над абстрактными моделями - ваши решения (RAG-система для поиска знаний, автогенерация кода и тестов, автогенерация артефактов) станут ежедневными инструментами для сотен инженеров компании, напрямую влияя на скорость выхода продуктов и удовлетворенность клиентов компании.

Обязанности:

• Разработка полноценных ML-решений от идеи до финальной реализации;

• Развертывание, orchestration и мониторинг ML-сервисов (веб-приложения, API для LLM, векторные БД, ETL-пайплайны);

• Построение отказоустойчивых и эффективных MLOps-пайплайнов: от автоматического обновления эмбеддингов в RAG-системе до CI/CD для моделей и их версионирования (DVC, MLflow, Weights & Biases);

• Интеграция AI-инструментов в экосистему разработки: настройка плагинов, ботов, webhook, обеспечение их работы внутри корпоративного контура;

• Оптимизация инфраструктуры для работы с GPU (если потребуется для opensource моделей) и управления затратами;

• Обеспечение безопасности, управление доступом и конфигурацией инфраструктуры как кода (Terraform, Ansible);

• Создание и поддержка инструментов для мониторинга производительности, задержек (latency) и состояния ML-сервисов (Grafana, Prometheus).

Требования:

• Опыт в разработке полноценных ML-решений от идеи до финальной реализации;
• Стек технологий ML: pandas, numpy, pytorch, tensorflow, sklearn, CatBoost, AutoML;
• Опыт работы с фреймворками LLM (vLLM, Ollama);

• Опыт работы в роли DevOps/SRE инженера от 3-4 лет;

• Практический опыт поддержки ML/Data-проектов в production (MLOps): развертывание моделей, мониторинг дрейфа, работа с пайплайнами данных;

• Виртуозное владение контейнеризацией (Docker) и оркестрацией (Kubernetes, включая helm);
• Умение работать с большими и распределенными данными (Spark, Dask, SQL/NoSQL БД, векторные/графовые БД);

• Опыт построения и поддержки CI/CD-пайплайнов (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins);

• Навыки работы с инструментами инфраструктуры как кода (Terraform, Ansible).

Важно: Системное мышление, желание разобраться в специфике ML-нагрузки (инференс vs. обучение, работа с GPU) и автоматизировать все рутинные операции.

Мы предлагаем:

• Официальное оформление в аккредитованную ИТ-компанию;
• Конкурентный оклад, премии по результатам работы;
• Сильная команда экспертов, которые всегда готовы помочь и поделиться знаниями;
• Возможность работать над передовыми продуктами в сфере кибербезопасности;
• Перспективы для профессионального и карьерного продвижения;
• Корпоративные мероприятия, путешествия, спортивные активности онлайн и оффлайн (онлайн-марафоны, бег, йога, волейбол, лыжи, и др.);

Социальный пакет:

• ДМС со стоматологией в лучших клиниках России, возможность подключить родственников по корпоративным ценам;
• Доплата больничных до 100% от оклада (28 дней в году), 10 оплачиваемых day-off на случай форс-мажора;
• Возможность бесплатного обучения: внешние обучения, профильные конференции, а также наши внутренние курсы и электронная корпоративная библиотека с сотнями книг;
• Скидки от компаний-партнеров: спорт, английский, психолог, интернет и многое другое;
• Материальная помощь при важных событиях в жизни (заключение брака, рождение детей и другое);
• Удаленный формат работы либо современный офис рядом с м.Охотный ряд/Савёловская;
• График работы: 5/2 с 9:00 до 17:30, либо с 10:00 до 18:30.