Проект: Ищем опытного руководителя в техническую команду развития 2х продуктов на MLOps-экспертизы:
-
Платформа распознавания и валидации документов
-
Система немодельных сервисов и алгоритмов
Основной стек: Jupyterhub/Coder, Airflow, ArgoWF, MLflow, Seldon core/Kserve, Python, Hadoop (spark, hdfs), Docker,Kubernetes, longhorn, minio, jenkins, Kafka, Redis, PostgreSQL, OpenSearch
Кто мы - Центр развития MLOps-экспертизы крупного банка. Мы развиваем единую MLOps - экосистему банка.
-
Среда разработки моделей / пайплайны train и inference
-
Среда исполнения моделей и пайплайны доставки
-
Среда немодельных сервисов
-
Feature Store
-
AutoML
-
A/B тестирование
-
RAG и AI – агнеты
Требования:
-
Высшее образование
-
Опыт управления 2мя командами разработки на Python от 5 человек от 3х лет
-
Опыт проведения 1-1, составление ИПР, правил онбординга и тд
-
Понимание продуктового подхода, мышление беклогом от года
-
Опыт погружения в инфраструктурные задачи - k8s, devops, ci/cd
-
Опыт работы Hadoop, Spark, Kafka, ELK
-
Понимание ML/MLOps-стека будет преимуществом
-
Опыт в enterprise-компаниях будет преимуществом
Дополнительные требования:
-
Самостоятельность в доведении задач до результата
-
Проактивность и инициативность в предложениях по тех решениям
-
Полное погружение в инфраструктуру и команду
-
Командность, готовность помогать коллегам и пользователям
-
Умение собрать общую картину ожидаемого результата, вместо решения конкретно поставленной задачи
Задачи:
-
Глубоко погружаться в процессы развития 2х продуктов
-
Управлять командами, отвечать за качество релизного цикла
-
Управление ожиданиями заказчиков
-
Планировать спринты, отвечать за реализацию в срок и согласно DoD
-
Проактивное решение потенциальных инфраструктурных проблем
-
Самому погружаться в архитектуру и разработку
-
Структурный подход к краткосрочному и среднесрочному планированию с использованием Jira, организация работы с тех долгом
Условия:
-
Возможность профессионального и карьерного роста в компании, возможность поучаствовать в разных проектах;
-
Опыт работы в распределенной команде профессионалов;
-
Уровень заработной платы обсуждается индивидуально;
-
Возможность работать удаленно
