Обязанности:
-
Поддержка и развитие ML-инфраструктуры: Обеспечение бесперебойной работы и масштабирования систем хранения и обработки данных для ML-команды.
-
Разработка пайплайнов данных: Реализация, оптимизация и поддержка пайплайнов для подготовки, трансформации и поставки данных для тренировки и инференса ML-моделей.
-
Автоматизация MLOps: Автоматизация процессов сборки, тестирования и развертывания (CI/CD) ML-проектов.
-
Поддержка сред разработки: Обеспечение стабильности и доступности среды разработки для дата-сайентистов и аналитиков данных.
-
Поддержка BI-инструментов: Администрирование и поддержка BI-систем.
-
Управление окружениями: Развертывание, конфигурирование и поддержка серверов, виртуальных сред и контейнеров.
-
Оптимизация производительности: Работа с распределенными вычислениями и оптимизация производительности ML-моделей.
-
Обеспечение безопасности: Применение принципов безопасности и управления данными, в том числе в корпоративных и локальных средах.
-
Взаимодействие с командой: Тесное сотрудничество с инженерами, аналитиками данных и data scientists.
Требования:
- Практический опыт с k8s, развёртывание с 0.
- Опыт работы с инфраструктурой ML-разработки;
- Понимание устройства и принципов работы систем хранения данных.
- Опыт работы с Docker, сборка Docker-контейнеров (включая под GPU Nvidia с PyTorch, TensorFlow, Ultralytics). Опыт работы с Kubernetes (on-premise deployment – плюс).
- Знание принципов CI/CD, опыт работы с инструментами автоматизации и конвейерами.
- Уверенное знание GNU/Linux и опыт администрирования серверов.
- Опыт разработки и сопровождения пайплайнов с использованием оркестраторов (Airflow).
- Умение настраивать и сопровождать системы мониторинга.
- Отличное знание Python и Bash, опыт работы с SQL.
- Опыт работы с ClickHouse, PostgreSQL.
- Опыт работы с Git, MLflow, JupyterHub.
- Навыки коммуникации и эффективного сотрудничества с аналитическими подразделениями.
Условия:
- Удаленный формат работы
- График: 5/2 ( с 8.30 по 17.30)
- Полный социальный пакет, ДМС со стоматологией, премии, обучение за счёт компании.
