DevOps-инженер (MLOps-платформа)

Мы — страховая компания «Югория». Развиваем скоринговый департамент: система принятия решений (СПР/BRMS) + ML/AI-команда, которая строит и вводит в прод ML-модели и AI-решения. Ищем DevOps-инженера, который в первую очередь силён в работе с высоконагруженной инфраструктурой, а также имеет практический опыт с современным ML-стеком для продакшн-систем.

Чем предстоит заниматься:

• Развёртывание и мониторинг ML-моделей в проде: от модели до сервиса с API и логированием;
• Проектирование и сопровождение пайплайнов данных и моделей (ETL, ML-пайплайны, inference-пайплайны);
• Настройка CI/CD для ML и data-продуктов (инфраструктура для частых выкатов, rollback и versioning);
• Работа с фреймворками для мониторинга качества моделей (data drift, model performance);
• Построение фичеплатформ (feature store), систем трекинга экспериментов (MLflow и аналоги);
• Управление инфраструктурой для хранения и обработки данных (S3, PostgreSQL);
• Работа в тесной связке с ML-инженерами, аналитиками и backend-командой;
• Развёртывание и эксплуатация LLM-сервисов.

Что мы ждем от кандидата:

• От 3-х лет опыта в роли DevOps / MLOps / Data Engineer в ML или data-heavy проектах;
• Знание CI/CD-инструментов (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins);
• Глубокие знания в области контейнеризации и оркестрации (Docker, Kubernetes, Helm);
• Практический опыт с MLOps-инструментами и платформами (MLflow, Kubeflow, Airflow и др.);
• Опыт работы с системами мониторинга ML-моделей в продакшене (Prometheus, Grafana, специализированные ML-метрики);
• Опыт работы с объектными хранилищами (S3);
• Опыт работы с оркестрацией данных и моделей (Airflow);
• Опыт реализации RAG-архитектуры, продакшн LLM

Условия:

• Работа в крупной и стабильной страховой компании;
• Официальный трудовой доход, оформление в штат согласно ТК РФ;
• Карьерный рост, скидка на страховые продукты;
• Квартальные премии;
• ДМС после испытательного срока.

Наши ценностные ориентиры: «Нас вдохновляют – достижения», «Наша сила – в команде», «Наша цель – доверие клиента».