MLOps Инженер

Участие в разработке MLOps-платформы (MLflow, KubeFlow) на базе инфраструктуры docker (Kubernetes);

Внедрение CI/CD для обучения и оркестрации моделей (Machine Learning, Deep Learning);

Построение ансамблей моделей совместно с datascience-специалистами;

Внедрение и поддержка инфраструктуры DevOps-решений: Kubernetes;

Внедрение ArgoCD- внедрение систем журналирования (EFK/ELK), систем мониторинга (Prometheus, Loki), СУБД и брокеров сообщений;

Участие в Agile-процессах команды: оценка трудоемкости задач, планирование спринтов.

Уверенное знание DevOps и MLOps (или ModelOps) методологий;

Опыт работы с моделями – обучение и оркестрация;

Знание инструментов MLFlow, KubeFlow;

Автоматизация процессов обучения и постановка задач посредством ориентированных ациклических графов (DAG) AirFlow;

Понимание принципов работы Feature Store (Stream SQL, Feast, Databrix, Netflix и др. );

Владение Ansible или другими системами управления конфигурации/автоматизации;

Опыт работы с Kubernetes/Openshift и интеграция с ArgoCD;

Знание UNIX, Linux (deb and rpm-based);

Высокий навык администрирования Linux;

Опыт написания bash/python-скриптов (автоматизация задач);

Опыт работы с системами контроля версий, GitOps-подход;

Опыт написания pipeline и опыт работы с системами непрерывной интеграции (GitLab CI, Jenkins, Tekton, TeamCity, Bamboo);

Опыт написания технической документации приветствуется;

Опыт работы с Apache Kafka, S3 (Minio, Ceph, Ozone), базовый опыт работы с Hadoop (hive, spark, hdfs).