Приглашаем MLOps-инженера в команду разработки направления Machine Learning Infrastructure Services.
Если у тебя есть опыт решения DevOps-задач в ML-проектах и желание развиваться в сторону MLOps, то мы будем рады познакомиться! Мы хотим найти коллегу с отраслевой экспертизой, который поможет нам принимать решения в рамках развития существующих и будущих продуктов, а также станет центром MLOps компетенций внутри компании.
Основные задачи ML команды
-
Создание новых продуктов для автоматизации ML-разработки
-
Разработка платформенных сервисов с использованием ML
-
Исследование новых платформ/инструментов для внедрения их в продукты компании
-
Культивирование ML-экспертизы в компании
Наши ожидания от кандидата
-
Понимание DevOps парадигмы
-
Опыт работы с системами контроля версий (Git Lab, Git Hub и т.д.)
-
Опыт использования объектного хранилища S3
-
Опыт работы с инфраструктурными облачными сервисами
-
Опыт деплоя и администрирования Kubernetes для serving’а ML-моделей
-
Опыт работы со стеком Big Data (Hadoop, Spark, Yarn, Hive и т.д.)
-
Опыт работы с инструментами MLOps (AirFlow, MLFlow, KubeFlow, DVC, Pachyderm или любыми похожими)
-
Понимание необходимости мониторинга параметров ML-моделей
-
Желание работать в команде
-
Желание разбираться в новых технологиях
-
Способность самостоятельность решать поставленные задачи
-
Английский уровня Intermediate (B1)
-
Готовность объяснять сложные вещи простым языком
Плюсом будет
-
Опыт использования Jupyter-like сред (Jupyter Hub, Jupiter Lab, Polynote и т.д.)
-
Опыт разработки проектов по работе с данными и ML на Python
-
Опыт работы с современными фреймворками и библиотеками Machine Learning, Deep Learning и Data Science
-
Знание статистики, алгоритмов машинного обучения и теории нейронных сетей
-
Опыт поддержки production AI-сервисов
-
Желание помогать клиентам в решении их задач
Про условия работы
-
Официальное оформление, белая зарплата
-
Годовая премия по результатам работы до 15% от суммарного оклада за 12 месяцев
-
Офис в г. Санкт-Петербург, 10 минут пешком от м. Московские ворота, своя парковка
-
Релокационный бонус при переезде
-
Бесплатные обеды и кофе-брейки
-
Гибкое начало рабочего дня (до 12:00)