Юзтех – группа аккредитованных ИТ-компаний полного цикла разработки с многолетней экспертизой в передовых технологиях: DWH, BigData, AI/ML, Blockchain, BI, предиктивная аналитика, цифровые двойники производства и рисков.
ГК Юзтех является технологическим партнером таких компаний, как Mail.ru, 2Gis, НЛМК, Еврохим, Го Инвест, Альфа-Банк, Сбер, ВТБ, МКБ, Самолет, Х5 retail Group, Газпромнефть, Леруа Мерлен, Ситилинк, Ланит, IBS. Также, ГК разрабатывает собственные IT-продукты (Usebus, Octopus, Тил Эйчар) и флагманские проекты, которыми пользуется 70% населения страны.
Приглашаем Старшего Devops/MLOps-инженера в Центр развития MlOps ‑ экспертизы банка в команду развития (не на сопровождение, дежурств не предполагается). Нужен сильный Devops - инженер с желанием развиваться в MLOps.
Центр развития MLOps‑экспертизы создает и поддерживает единую MLOps‑экосистему, которая обеспечивает полный жизненный цикл моделей машинного обучения — от обучения до продакшена и мониторинга.
Основной стек центра: Jupyterhub\Coder, Airflow, ArgoWF, MLflow, Seldon core, Python, Hadoop (spark, hdfs), Docker, OpenShift/Kubernetes, longhorn, Jenkins, Kafka, Redis, PostgreSQL
О команде (стриме): это инфраструктурное подразделение: работают с системами исполнения моделей, HPC-кластерами, MMS, интеграциями. Задачи большие, сложные, масштабные. Разрабатывают инструменты для MLops-платформы, которыми потом будут пользоваться другие.
Задачи:
- лидировать стрим MLOps проектов. Мы ищем "играющего тренера". В управлении будет мини- команда (2-3 чел) Эта мини-команда будет плотно взаимодействовать с другой мини-командой, которая занимается пайплайнами. В перспективе возможно их объединение в одну большую команду. Менеджерская часть — примерно 20% усилий. Ещё около 20% - на взаимодействие с другими командами, коммуникацию. Остальные 60% — это техническая инженерная работа.
- конфигурировать и разворачивать инфраструктурные компоненты
- адаптировать/разрабатывать с нуля автоматизированные пайплайны под актуальные бизнес-задачи (MLOps, AutoML)
- создавать и поддерживать пользовательские инструменты для работы в едином ML-контуре применения и обучения
- масштабировать разрабатываемые системы и инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения
Важные знания и опыт:
- опыт работы в DevOps от 4 лет (Docker, Helm, Jenkins / GitLab CI, Python);
- опыт администрирования Kubernetes от 2 лет;
- опыт автоматизации CI/CD для ML‑проектов;
- опыт с Kafka;
- практическое знакомство с ELK - стеком
Будет преимуществом:
- опыт с ML / MLOps инструментами (Airflow, JupyterHub, MLflow, Seldon, CUDA). Навыки в MLOps — не основное требование. В основе команда больше похожа на девопсов, так как строят инфраструктуру и конвейеры поставки, а не работают напрямую с моделями. Есть интеграция с MLflow, Spark, Hadoop, но этому можно будет научиться в процессе.
- опыт в роли лида небольшой команды/старшего специалиста (например, если растил джунов или стажёров в рамках своих обязанностей, но не был формально лидом - этого достаточно)
Мы предоставим:
- карьерную и профессиональную возможность в стабильной, аккредитованной ИТ-компании;
- расширенный полис ДМС со стоматологией, корпоративного психолога;
- обучение, сертификацию, онлайн‑изучение английского;
- доступ к корпоративной библиотеке и к корпоративному университету;
- внутрикорпоративные профильные коммьюнити;
- заботу о детях сотрудников: корпоративные скидки, подарки, детские дни;
- геймифицированную программу лояльности: поверь, ты будешь в восторге от нашего корпоративного магазина!
- корпоративную жизнь: мы много работаем и классно отдыхаем!
Мы рассмотрим ваше резюме в течение 3-х рабочих дней.
