ООО «Фертоинг» – современная морская инженерная компания. Более десяти лет морские инженеры в любой точке мира качественно выполняют свою работу, отвечая самым высоким требованиям заказчиков и сохраняя лидирующие позиции на рынке в большинстве оказываемых услуг.

Описание нашего проекта:

Разработка высоконагруженной системы для обработки и анализа видеопотоков с использованием технологий машинного обучения. В проекте применяются современные алгоритмы компьютерного зрения, такие как YOLO, для распознавания объектов в режиме реального времени

Для успешной работы ML-компонентов системы нам требуется опытный ML Ops инженер, который возьмет на себя задачи развертывания, мониторинга и оптимизации ML-моделей в продакшене

Обязанности:

• Организация и поддержка инфраструктуры для развертывания моделей машинного обучения в продакшене, с учетом требований высоконагруженной системы

• Автоматизация процессов доставки ML-моделей: настройка пайплайнов CI/CD для обучения, тестирования и деплоя моделей

• Мониторинг производительности моделей в продакшене: разработка и внедрение системы мониторинга, отслеживание метрик точности, задержек и отказоустойчивости

• Обеспечение повторяемости обучения моделей через управление версиями данных и моделей (например, с использованием DVC или аналогов)

• Настройка и управление окружением для обучения и тестирования моделей (включая использование Docker, Kubernetes и GPU-ускорение)

• Работа с хранилищами данных и оптимизация процессов загрузки и обработки больших объемов данных (например, видеопотоков).

• Обеспечение отказоустойчивости ML-компонентов, устранение узких мест в производительности

Требования:

• Опыт работы в ML Ops или DevOps со специализацией в области машинного обучения
• Опыт развертывания и сопровождения ML-моделей в высоконагруженных системах (желательно реального времени)
• Понимание всего жизненного цикла модели машинного обучения: от подготовки данных до внедрения в продакшен и мониторинга
• Владение инструментами для работы с ML-моделями: TensorFlow, PyTorch, ONNX
• Опыт работы с системами контейнеризации (Docker) и оркестрации контейнеров (Kubernetes)
• Знание инструментов для мониторинга производительности, таких как Prometheus, Grafana, или аналогов
• Опыт работы с пайплайнами CI/CD для моделей машинного обучения (например, GitLab CI/CD, Jenkins, MLflow)
• Глубокое знание Linux и опыт работы с виртуальными машинами или GPU-инстансами для обучения моделей
• Знание языков программирования: Python (для работы с ML-библиотеками) и Bash (для автоматизации процессов)
• Знание SQL для работы с данными в базах данных (SQLite, PostgreSQL)

• Размер заработной платы определяется по результатам собеседования
• График работы с 9:00 до 18:00
• Оформление по ТК РФ, полис ДМС со стоматологией, питание, спорт, корпоративные мероприятия. Забота о детях сотрудников: организация праздников для них
• Достойная заработная плата, премирование по результатам успешно выполненных проектов
• Участие в интересных, амбициозных проектах
• Нестандартные задачи и профессиональный рост

• Современно оборудованное рабочее место, необходимое программное обеспечение

  Офис в бизнес-центре класса «А», служебная развозка от станции метро Московская