О позиции
В компании Selecty открыта вакансия MLops/Devops инженера удалённо. Вы будете участвовать в проекте по созданию чат-ботов и агентов, которые помогут улучшить клиентский сервис и повысить качество дата продуктов. Эта роль требует глубокого понимания языка данных и инфраструктуры, а также навыков в машинном обучении.
Чем вы будете заниматься
- Разработка и внедрение ML пайплайнов для чат-ботов и других приложений.
- Работа с фреймворками MLOps, такими как Kubeflow и MLflow, для оркестрации процессов.
- Контейнеризация приложений с использованием Docker и Kubernetes.
- Интеграция облачных решений с одним из крупных облачных провайдеров (GCP, AWS или Azure).
- Обработка и анализ больших данных с использованием Spark.
- Создание и оптимизация API для ML-фреймворков.
- Участие в CI/CD процессах для обеспечения стабильности и качества разрабатываемых решений.
Требования
- Опыт работы с языком программирования Python на высоком уровне.
- Знание SQL и опыт работы с базами данных.
- Реальный опыт вывода в production NLP-приложений.
- Опыт работы с векторными базами данных для RAG-систем.
- Знание систем контроля версий (Git, GitLab CI/CD).
Будет плюсом
- Опыт работы с ML-фреймворками, такими как LangChain и FastAPI.
- Знание принципов работы распределённых вычислений.
- Опыт работы с облачными решениями и гибридными облаками.
Что мы предлагаем
- Оформление по ТК РФ с полностью белой заработной платой.
- Индексация заработной платы.
- Расширенная программа ДМС.
- Скидки на фитнес, кино и уроки английского.
- Предоставление техники по требованиям проекта.
Вакансия предлагает конкурентную заработную плату и интересные задачи в области MLops и Devops. Условия работы хорошие, но не указаны детали о команде.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокое понимание Python и опыт работы с библиотеками, такими как TensorFlow и PyTorch, для разработки ML моделей.
Умение эффективно управлять контейнерами с помощью Docker и Kubernetes для развертывания и масштабирования чат-ботов в облачной среде.
Опыт создания и поддержки ML пайплайнов с использованием MLFlow и Spark, а также способность к быстрому обучению новым технологиям в области MLOps.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости FinTech
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев