MLOps Engineer

Что предстоит делать

• Проектирование и поддержка MLOps-платформы: pipelines, registry, serving
• Автоматизация обучения моделей: scheduling, versioning, reproducibility
• Деплой моделей в production: REST API, batch inference, streaming
• Настройка мониторинга: data drift, model performance, latency, error rates
• Управление feature store: создание, версионирование, обеспечение консистентности
• CI/CD для ML: автоматические тесты, валидация моделей перед деплоем
• Оптимизация inference: latency, throughput, cost (GPU/CPU, quantization, batching)
• Документация инфраструктуры и runbooks для incident response

Нам важно

• 3+ лет (Middle) / 5+ лет (Senior) в MLOps / DevOps / ML Engineering
• Опыт с ML-фреймворками: MLflow, Kubeflow, Airflow, DVC, Weights & Biases
• Владение контейнеризацией: Docker, Kubernetes, Helm
• Опыт с CI/CD для ML: автоматизация training pipelines, model validation, deployment
• Знание cloud-платформ: AWS SageMaker / GCP Vertex AI / Azure ML / Yandex Cloud
• Python, Bash, SQL; опыт с Infrastructure as Code (Terraform, Ansible)
• Понимание ML lifecycle: feature engineering → training → serving → monitoring → retraining
• Опыт настройки мониторинга: Prometheus, Grafana, custom alerting для ML-метрик
• Применение инструментов ИИ в работе (Claude Code, Codex, Cursor и т.п.)

Мы предлагаем

• Оформление по ТК РФ с первого рабочего дня
• Белая заработная плата, выплаты два раза в месяц
• Гибридный/удаленный формат работы в МСК, график 5/2
• Оплачиваемые отпуска и больничные
• Полис ДМС
• Скидки на продукцию компании
• Бонусы от партнёров

• Подарки сотрудникам и детям

• Программы признания и поощрения стажа

• Обучение и развитие внутри компании

• Возможности карьерного роста в федеральной компании

Если вы готовы масштабировать свой успешный опыт и усиливать процессы на уровне федеральной компании — присылайте резюме