MLOps-инженер в инфраструктуру Центра ИИ@ Контур
О позиции
В Центре ИИ открыта вакансия MLOps-инженера. Мы ищем опытного специалиста, который будет заниматься развитием инфраструктуры для хостинга ML-моделей и внедрением современных решений в области машинного обучения.
Чем вы будете заниматься
- Развивать инструменты хостинга ML-моделей, внедрять и развивать inference-движки и сопутствующую инфраструктуру, следить за мировыми трендами, делать R&D мировых решений.
- Развивать ML-инфраструктуру, включая трекер экспериментов Clear ML, внутренние инструменты для разметки данных, векторную БД Milvus и решения для запуска распределенных вычислений.
- Поддерживать внутренние сервисы, такие как планировщик вычислительных ресурсов для запуска DS-решений и бота для глубокого анализа каналов поддержки Центра ИИ.
Требования
- Опыт работы с Docker и Kubernetes для развертывания ML-моделей.
- Опыт работы с Ansible.
- Знание и опыт внедрения DevOps-практик: CI/CD, IaC, SRE.
- Навыки работы с системами мониторинга Prometheus, Grafana, ELK.
- Опыт программирования на Python на уровне понимания экосистемы и базовых библиотек.
- Опыт проектирования и внедрения инфраструктурных решений.
- Способность работать в условиях высокой неопределенности.
Будет плюсом
- Опыт работы в роли MLOps-инженера или аналогичной должности.
- Понимание жизненного цикла ML-решений и специфики их развертывания на production.
- Опыт работы с векторными БД.
- Знание ML-инструментов и библиотек.
- Опыт работы с GPU-серверами и диагностики проблем с GPU.
Что мы предлагаем
- Уровень дохода, который зависит от ваших технических знаний и навыков. Регулярно пересматриваем зарплаты с учетом профессионального роста.
- Заботу о вашем комфорте: возможность работать удаленно, гибридно или в офисе, предоставление техники и всего необходимого.
- Сильное инженерное комьюнити с регулярными внутренними техническими конференциями.
- Возможность сменить продукт, команду или предметную область внутри компании.
- Общение на «ты» и максимум горизонтальных связей в коллективе.
- Поддержка профессионального развития: внутреннее и внешнее обучение, возможность выступать на конференциях.
Вакансия предлагает интересные задачи в области MLOps с возможностью профессионального роста. Условия работы гибкие, но зарплата не указана, что требует оценки.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокие знания Python и опыт работы с библиотеками для машинного обучения, такими как TensorFlow или PyTorch, для разработки и оптимизации ML-моделей.
Умение эффективно управлять контейнерами с помощью Docker и оркестрации с Kubernetes, что позволяет поддерживать высокую доступность и масштабируемость ML-инфраструктуры в гибридном рабочем режиме.
Опыт настройки и мониторинга систем с использованием Ansible, Prometheus и Grafana, что обеспечивает надежность и производительность ML-систем.
Способность к самостоятельной работе и инициативность в проведении исследований и разработок (R&D) новых решений в области ML, что важно для работы в удаленной среде.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости AI Infrastructure
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев