Ищем ML Engineer в команду MLOps (Machine Learning Operations), главной целью которой является внедрение моделей машинного обучения в промышленную эксплуатацию, а также разработка инструментов для интеграции продвинутой аналитики в бизнес-процессы. Основной стек: Python (DS/DL stack, FastAPI, pytest, asyncIO), Hadoop (spark, hdfs), Docker, OpenShift/Kubernetes, Bamboo/Jenkins CI/CD, Kafka, Redis, PostgreSQL, Airflow Чем предстоит заниматься: Конфигурировать и разворачивать инфраструктуру (сервера, очереди) Создавать и поддерживать пользовательские инструменты для работы в едином контуре обучения (настройки) моделей машинного обучения Масштабировать разрабатываемые системы и инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения Что мы ожидаем от кандидата: Опыт разработки инфраструктурных решений для интеграции моделей машинного обучения в промышленную эксплуатацию Владение Python/Java/C++, SQL, NoSQL Опыт работы с RestApi frameworks: fastAPI, flask, django, seldon core Опыт работы с любым из инструментов: Gitlab-ci, TeamCity, Jenkins, Bamboo Опыт работы с любым из repomanagers: Nexus, Artifactory, etc. Опыт работы с Docker, Kubernetes и-или Openshift Опыт работы с какими либо из DB: cassandra,- elk or opendistro stack, clickhouse, postgresql, oracleDB, Redis Опыт работы с несколькими из перечисленных сервисов Hadoop dataplatform stack: Kafka, flink, flume, hive, hbase, impala, spark, hdfs(понимание), airflow, nifi, oozie Не обязательно, но будет здорово, если есть: Высшее образование в области математического моделирования/ информатики/ машинного обучения Владение фреймворками автоматизации процессов и оркестрации задач (например, AirFlow, Prefect, Luigi и др.) Опыт работы с системами поддержки жизненного цикла и версионирования моделей (например, MLFlow, DVC) Опыт написания BRD, технической документации Мы предлагаем: Работу в дружной agile-команде в технологичном пространстве на Технопарке. Рабочая неделя — 5 дней. Пятница — сокращенная. Гибридный формат работы: можно из офиса, а можно из дома Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования + квартальная премия по результатам KPI Сложные и интересные задачи, современный стек технологий Среду для развития: у нас регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни. У вас будет доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Альпины, МИФа и бизнес-изданий, оплата посещения профильных конференций и курсов, скидки на курсы иностранных языков Заботу о вашем здоровье: программа ДМС, куда входит стоматология и обслуживание в лучших клиниках города, страхование жизни, компенсация 10-ти дней больничного, скидки на абонементы в фитнес-клубы, неформальные спортивные сообщества Возможности для разнообразного досуга: скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны, бары, магазины Предложения от банка только для сотрудников: льготное кредитование и страхование
Адрес
Москва