Aston — аккредитованная аутсорсинговая IT-компания, работающая с 2007 года. Наш штат насчитывает 2500+ специалистов. Мы разрабатываем программное обеспечение и IT-решения в сферах Finance, Healthcare, eCommerce, IoT, Media, Big Data, ML и многом другом.
Предлагаем присоединиться в роли DevOps\MLOps Engineer и работать над проектом заказчика.
Заказчик – быстроразвивающаяся ИТ-компания, с 2020 года разрабатывает инновационные решения для цифровизации бизнеса. Работает с ведущими компаниями финансового сектора и предлагает им комплексные решения для фронт- и бэк-офиса, финтех-продукты и системы работы с большими данными.
Почему это будет интересно?
- возможность работать над крупными задачами для лидеров рынка, применять свои знания и развивать экспертизу;
- современный стек технологий.
Чем предстоит заниматься?
- проводить контейнеризацию ML-моделей с использованием Docker и развертывать в Kubernetes кластерах;
- настраивать и управлять оркестрацией ML-пайплайнов через Apache Airflow;
- обеспечивать масштабируемость и отказоустойчивость ML-сервисов в on-premise средах;
- подключать сервисы к системам мониторинга и журналирования;
- анализировать и устранять инциденты в работе ML-сервисов на третьей линии поддержки;
- оптимизировать использования вычислительных ресурсов;
- разрабатывать интеграции между ML-сервисами через REST API и системы обмена сообщениями (Kafka);
- создавать автоматизированные пайплайны для обработки данных, feature engineering и тестирования моделей;
- внедрять Infrastructure as Code подходы для управления ML-инфраструктурой.
Чего мы ждем от специалиста?
- опыт работы в промышленной разработке в роли MLOps Engineer от 2,5 лет;
- наличие высшего образования;
- отличные знания Python 3.11;
- опыт работы с asyncio, multiprocessing, threading;
- опыт работы с Docker: сборка сервисов, оптимизация;
- опыт работы с k8s: helm, конфигурации, hpa, понимание масштабирования сервисов с ML моделями на CPU/GPU;
- опыт работы с FastAPI, FastStream+Kafka: web-разработка, умение писать сервисы, оборачивать существующие ML решения в сервисы;
- опыт работы с Prometheus, Grafana, ELK: настройка метрик, журналирование внутри сервисов, конфигурации;
- опыт работы с Opensearch: векторные БД, индексация.
Будет плюсом:
- знание ML-фреймворков разработки моделей (Pytorch, catboost);
- знание MLOps-фреймворков: Bentoml/ZenML/Mlflow/ClearML/Triton;
- знание RAG, LangGraph, LLM: навык разработки RAG пайплайнов в LangGraph с маршрутизацией, обращениями в векторную бд, API LLM;
- знание Apache Airflow , базовые знания DAG.
Что мы предлагаем?
-
Хорошая зарплата: уровень обсуждается индивидуально, есть доплаты за менторство и профактивности.
-
Развитие: долгосрочные проекты от российских заказчиков, возможность менять направления, прозрачная система Performance Review.
-
Комфорт и свобода: релокейт между офисами, выбор формата работы (удалённо, офис, гибрид), адаптация для новых сотрудников.
-
Обучение: доступ к корпоративному порталу, митапам, конференциям (и как гость, и как спикер).
-
Социальный пакет: ДМС со стоматологией, частичная компенсация спорта, бесплатный английский, оплачиваемый отпуск и больничные.
-
Корпоративная жизнь: тимбилдинги, детские праздники, внутренние мероприятия.
Наши офисы:
-
Москва (ул. Вильгельма Пика, 11, БЦ «Ботаника», 13 эт., оф. 1310),
-
Санкт-Петербург (Владимирский проспект, д. 23, 8 этаж),
-
Казань (Н. Ершова, 76/1),
-
Нижний Новгород (ул. Новая, 28, коворкинг "VMESTE"),
-
Самара (IT парк Монте Роза).
