Компания: Selecty (КА). Локация и формат: удаленно по РФ
Команда создает единую MLOps-экосистему для полного жизненного цикла ML-моделей и AI-сервисов. Основные направления. Среда разработки моделей и пайплайны train/inference. Среда исполнения моделей и пайплайны доставки. Платформа немодельных сервисов. Feature Store. AutoML и AlfaPredict. A/B тестирование. RAG / LLMOps. Система обработки документов с использованием ИИ
Задачи
Лидировать направление развития MLOps-проектов и пайплайнов
Конфигурировать и разворачивать инфраструктурные компоненты платформы
Разрабатывать и адаптировать автоматизированные MLOps- и AutoML-пайплайны под бизнес-задачи
Создавать и поддерживать инструменты для единого ML-контура обучения и применения моделей
Масштабировать инфраструктуру и инструменты управления жизненным циклом ML-моделей
Прорабатывать архитектуру платформы, собирать требования от продуктовых команд и участвовать в создании MVP
Координировать работу команды и взаимодействовать с командами разработки, аналитики и Data Science
Публикатор: Алина Оленич
Обсуждение
Должность: TeamLead MLOps / DevOps (Пайплайны)
Требования
Опыт работы DevOps-инженером от 3 лет
Опыт в MLOps/ML Infrastructure от 1 года
Самостоятельность, инициативность и опыт технического лидерства
Опыт администрирования Kubernetes (bare metal) от 2 лет
Уверенные знания Docker, Helm, GitLab CI, Jenkins, Python
Опыт работы с Hadoop, Spark, Kafka, ELK
Практический опыт работы с Airflow, JupyterHub, MLflow, Seldon, CUDA будет преимуществом