Инженер MLops

Привет!
Мы команда, которая занимается проектами, связанными с Computer Vision. Сейчас у нас открыта ставка MLops. Если ты инициативный и амбициозный, то мы ждем тебя!

Задачи

• Разворачивать и поддерживать ML-инфраструктуру в Kubernetes (ML-модели, сервисы, базы данных)
• Автоматизировать деплоймент ML-сервисов с помощью Helm, ArgoCD
• Разворачивать и настраивать инструменты мониторинга (Grafana, Prometheus, Litellm, Sentry)
• Разворачивать и оптимизировать инференс-серверы (Triton, vLLM)
• Настраивать и мониторить базы данных (PostgreSQL, Redis, Qdrant) в Kubernetes
• Работать с облачными сервисами (Yandex Cloud) и управлять инфраструктурой через Terraform
• Оптимизировать CI/CD-процессы и логику развертывания ML-моделей
• Участвовать в разработке и улучшении инструментов для экспериментов и мониторинга ML-моделей
  Поддерживать ClearML для управления ML-экспериментами и пайплайнами
• Взаимодействовать с ML-командой, помогая автоматизировать процесс обучения, тестирования и деплоя моделей и сервисов

Требования

• Глубокое понимание Kubernetes, работы сервисов в облаке
• Опыт работы с Helm, ArgoCD
• Опыт написания Terraform-модулей
• Понимание мониторинга (Grafana, Prometheus) и логирования (Loki)
• Опыт работы с ML-инференс серверами (Triton, vLLM или аналогов)
• Опыт работы с Python-сервисами (FastAPI, AIOHTTP)
• Понимание CI/CD-процессов
• Знание MLOps-методологий: мониторинг моделей, трекинг экспериментов, управление ML-пайплайнами
• Опыт работы с ClearML или аналогами (MLflow, Kubeflow) 

Будет плюсом

• Опыт разработки на Python
• Опыт работы с GPU-инфраструктурой
• Опыт оптимизации ML-инференса (TensorRT, ONNX, Quantization)
• Опыт работы с распределёнными базами (Qdrant)
• Опыт работы с ML-оркестрацией (Clearml, Airflow)
  
   

Мы предлагаем

• Оформление в аккредитованную ИТ-компанию
• Конкурентоспособную заработную плату (обсуждается индивидуально)
• ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи
• Технику для работы
• Работу в максимально уютном офисе в Москве на ст. м. Белорусская, в Краснодаре или удаленно из других городов РФ, так же есть ИТ офисы в Санкт-Петербурге (ст. м. Балтийская) и Иннополисе
• Возможность реализовать свой опыт и потенциал в интересных и многоплановых проектах, получить новый интересный опыт в решении сложных задач
• Наличие корпоративных скидок и программ лояльности
• Наличие корпоративной библиотеки курсов