Python разработчик (MLOps)@ Гончарная студия №1

О позиции

Мы ищем Python разработчика (MLOps) для работы в компании Т1. Ваша роль будет заключаться в развертывании и масштабировании ML-моделей в продакшене, что включает в себя контейнеризацию с использованием Docker и развертывание в Kubernetes кластерах. Вы будете отвечать за настройку и управление оркестрацией ML-пайплайнов через Apache Airflow, а также обеспечивать масштабируемость и отказоустойчивость ML-сервисов в on-premise средах.

Чем вы будете заниматься

• Развертывание и масштабирование ML-моделей в продакшене.
• Контейнеризация ML-моделей с использованием Docker и развертывание в Kubernetes кластерах.
• Настройка и управление оркестрацией ML-пайплайнов через Apache Airflow.
• Обеспечение масштабируемости и отказоустойчивости ML-сервисов в on-premise средах.
• Мониторинг и оптимизация ML-сервисов, подключение к системам мониторинга и журналирования.
• Анализ и устранение инцидентов в работе ML-сервисов на третьей линии поддержки.
• Оптимизация использования вычислительных ресурсов и автомасштабирование рабочих нагрузок.
• Разработка интеграций между ML-сервисами через REST API и системы обмена сообщениями (Kafka).
• Создание автоматизированных пайплайнов для обработки данных, feature engineering и тестирования моделей.
• Внедрение Infrastructure as Code подходов для управления ML-инфраструктурой.

Требования

• Глубокое владение Python (от 3 лет) с пониманием принципов написания production-ready кода.
• Опыт работы с контейнеризацией (Docker) и оркестрацией (Kubernetes) для развертывания ML-моделей.
• Уверенное владение Apache Airflow для оркестрации ML-пайплайнов.
• Понимание построения CI/CD пайплайнов для ML-решений (GitLab CI, GitHub Actions).
• Навыки работы с системами мониторинга (Prometheus, Grafana) и централизованного логирования.

Что мы предлагаем

• Конкурентная заработная плата.
• Гибкий график работы и возможность удалённой работы.
• Доступ к современным инструментам и технологиям.
• Поддержка профессионального роста и развития.
• Дружелюбная команда и комфортная рабочая атмосфера.