Senior MLOps Engineer

Дата размещения вакансии: 23.09.2024
Работодатель: Эвокарго
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
улица Годовикова 9с4
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

Evocargo создает транспорт будущего. Мы проектируем, конструируем и собираем автономные электро-грузовики, разрабатываем программное обеспечение беспилотников и низкоуровневых компонентов. Мы разрабатываем и внедряем «под ключ» автономные логистические решения полного цикла, которые уже сейчас доступны в закрытых производственных помещениях и на контролируемых территориях.

У нас атмосфера технологической компании. Мы быстро разрабатываем и внедряем, получаем моментальный фидбек, постоянно улучшаем систему и процессы, исследуем сферу автономного транспорта, пишем научные статьи, обсуждаем идеи и поддерживаем друг друга.

Что делает команда и кого мы ищем:

Мы, отдел восприятия, отвечаем за "глаза" беспилотника. Мы работаем с данными разных сенсоров (камер, лидаров, сонаров) и строим алгоритмы и ML-модели для понимания обстановки вокруг беспилотника. Поскольку набор сценариев работы нашего беспилотника постоянно расширяется, мы непрерывно обновляем свои алгоритмы и модели систем восприятия для корректной работы в полевых условиях. Мы ищем себе в команду MLOps-инженера с Data Engineer бэкграундом для развития инфраструктуры работы как с ML-моделями, так и с данными для их обучения. Работать предстоит с разными типами данных, как изображениями, так и трехмерными облаками точек. Ключевыми задачами будут разработка и поддержка удобных пайплайнов обучения моделей и средств для обработки поступающего потока новых данных. Мы открыты к инновациям и приветствуем использование в работе современных инструментов. Если у вас есть подходящие компетенции в области обработки данных и вы так же, как и мы, хотите сделать вклад в развитие беспилотных автомобилей, мы будем рады видеть вас в команде.

О тебе:

  • Уверенное владение языком программирования Python;
  • Опыт работы в среде Linux, включающий администрирование систем и выполнение задач, связанных с машинным обучением;
  • Опыт разработки и внедрения конвейеров непрерывной интеграции и непрерывного развертывания (CI/CD) для автоматизации процессов разработки и развертывания;
  • Понимание основа инженерии данных (Data Pipelines, Data lakes and Warehouses);
  • Знание инструментов управления версиями (Git/Gitlab) и технологий контейнеризации (Docker) для эффективного управления кодом и приложениями;
  • Базовые знания и понимание алгоритмов и процессов машинного и глубокого обучения;

Будет плюсом:

  • Навыки управления контейнерами и оркестрации приложений с использованием Kubernetes;
  • Знание и опыт работы с реляционной базой данных PostgreSQL для управления и хранения данных;
  • Навыки разработки и реализации процессов извлечения, трансформации и загрузки данных (ETL);
  • Компетенции в создании конвейеров данных для автоматизации потоков данных и обеспечения их доступности для моделей машинного обучения;

По задачам:

  • Проектирование, создание и поддержка инфраструктуры для обучения нейронных сетей;
  • Разработка и внедрение ML-конвейеров для развертывания новых моделей;
  • Участие в выборе технологий и компонентов, используемых в проектах; Внедрение и сопровождение технических решений, обеспечивающих бесперебойную работу систем;
  • Подготовка и поддержка технической документации для разработанных решений;
  • Участие в разработке и оптимизации инфраструктуры для создания датасетов, обеспечивая их интеграцию с существующими ML-конвейерами;

Почему вам у нас понравится:

  • Формат работы - удалёнка/офис/гибрид. У нас уютный и продуманный офис с террасой в технопарке "Калибр" в 10 минутах пешком от м. Алексеевская;
  • Оформление по ТК РФ, белая з/п, годовые премии;
  • Выдаем технику для работы;
  • ДМС со стоматологией;
  • Корпоративные скидки на услуги и товары от разных торговых площадок, фрукты и настолки в офисе, марафоны и другие спортивные активности;
  • Day Off - при плохом самочувствии можно поработать из дома;
  • Возможность узнать все про мир беспилотного транспорта;
  • Интересные задачи, нацеленные на развитие высокотехнологичных самодвижущихся транспортных средств;
  • Мы открыто делимся фидбеком, не боимся прямо говорить о том, что сделано плохо, но при условии, что критика выражена конструктивно и с уважением к другим.