MLOps

Magnus Tech — сплочённая команда специалистов. Мы много лет шаг за шагом создаём надёжные программные продукты для крупнейших российских заказчиков.
Наша миссия состоит в создании систем и средств для решения сложных задач современного бизнеса. Для выполнения этой миссии мы используем новейшие технологии в современной культуре разработки и стремимся создавать лучшие продукты для наших бизнес-партнеров. Наш приоритет — комфорт и развитие наших сотрудников.

Ищем в свою команду MLOps инженера под проекты, связанные с computer vision, LLM, classic ML.

Вы будете управлять жизненным циклом ML-сервисов в продакшене: от экспериментов до масштабных решений.
Запускаем масштабный проект компьютерного зрения: развёртывание на 100 торговых точек с расширением до 7000. В проекте задействованы четыре ML‑сервиса. После запуска возьмёмся за MLOps для текущих LLM‑проектов.

У нас есть возможность:

• Работать с задачами на стыке ML и продакшн-инженерии (GPU, оптимизация, мониторинг, CI/CD.
• Предлагать и внедрять лучшие практики, которые будут влиять на всю ML-инфраструктуру компании.
• Общаться напрямую с сильными ML и DevOps инженерами, перенимать опыт и делиться своим.
• Участвовать в запуске сервисов с нуля.

В компании работает сильная команда DevOps, которая сейчас занимается внедрением моделей ML/DL. Мы планируем расширить ML-команду, чтобы улучшить коммуникацию и поддержку моделей в продакшене, а также инфраструктуру вокруг них.

Есть свои сервера с A4000 на 16GB, A100 на 40GB, А100 на 80GB.

Стек наших проектов:
Docker, Kubernetes, PyTorch, Prometheus, Grafana, Gitlab CI/CD, ClearML, MinIO, FastAPI, Kafka, PostgreSQL, BentoML.

Какими задачами предстоит заниматься:

• Настраивать и поддерживать CI/CD‑процессы для ML, чтобы автоматизировать обновление и интеграцию моделей.
• Развёртывать ML‑модели в продакшне.
• Автоматизировать жизненный цикл ML‑модели, включая предобработку данных, эксперименты, развёртывание и мониторинг.
• Обеспечивать надёжность и контроль качества моделей с помощью версионирования, тестирования, мониторинга данных и метрик.
• Взаимодействовать с другими специалистами, создавая комплексные ML‑решения, готовые к масштабированию.

Что ожидаем от Вас:

• Практический опыт работы MLOps от 2 лет.
• Опыт работы с Python.
• Опыт выстраивания CI/CD, DAG-пайплайнов для разработки-тестирования-инференса моделей.
• Верхнеуровневое понимание ML-алгоритмов (бустинги, трансформеры).
• Опыт настройки мониторинга моделей в проде (Evidently и тд).
• Опыт работы с Docker, Docker compose.

Условия, которые мы предлагаем:

Оформление: официальное трудоустройство в аккредитованной IT-компании.
График и формат работы: возможность работы в офисе, в формате гибрида или удаленно по всей стране.
Расширенная программа ДМС.
Оплата обучения по профильному направлению, с целью развития профессиональных навыков (от 50% до 100%).
Дружная команда, свободная от излишних формальностей и иерархии.