О позиции
Мы ищем MLOps Engineer для создания AI-агентов и платформ для них. Эта роль включает в себя построение MLOps-инфраструктуры и работу с данными для машинного обучения. Если вы хотите работать в команде, занимающейся передовыми технологиями, присоединяйтесь к нам!
Чем вы будете заниматься
- Создавать AI-агенты и платформы для них.
- Строить MLOps-инфраструктуру.
- Работать с данными для машинного обучения.
- Интегрировать фреймворки MLOps в CI/CD пайплайны.
- Разворачивать модели как сервисы с использованием Docker и Kubernetes.
- Работать с большими данными и MPP-системами.
- Использовать распределенные вычисления с Spark.
- Работать с LangChain/LlamaIndex и фреймворками для LLM.
Требования
- Опыт работы в роли MLOps Engineer/Data Engineer/Python ML от 3,5 лет.
- Production-опыт с фреймворками MLOps: Kubeflow, MLflow, Airflow.
- Знание Docker и Kubernetes.
- Опыт работы с major cloud-провайдерами (GCP, AWS, Azure).
- Знание Python и SQL на высоком уровне.
- Знания Git, GitLab CI/CD.
Будет плюсом
- Опыт работы с Greenplum или аналогичными MPP-системами.
- Знание фреймворков для работы с LLM (Hugging Face, vLLM и т.д.).
Что мы предлагаем
- Хорошая зарплата: уровень обсуждается индивидуально.
- Доплаты за менторство и профактивности.
- Долгосрочные проекты от российских заказчиков.
- Комфорт и свобода: возможность выбора формата работы (удалённо, офис, гибрид).
- Доступ к корпоративному порталу, митапам и конференциям.
- Социальный пакет: ДМС со стоматологией, частичная компенсация спорта.
- Корпоративная жизнь: тимбилдинги и внутренние мероприятия.
Вакансия предлагает интересные задачи в области AI и MLOps, но не указана конкретная зарплата. Хорошие условия работы и социальный пакет.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокие знания в MLOps и опыт работы с инструментами, такими как Kubernetes и Docker, для автоматизации развертывания моделей машинного обучения.
Способность к самостоятельной работе в удаленном режиме, включая высокую степень самодисциплины и умение эффективно управлять своим временем.
Опыт работы с обработкой больших данных и фреймворками, такими как Apache Spark, для оптимизации производительности AI-агентов.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости AI/Big Data
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев