Вакансия: Архитектор MLOps
Описание вакансии
Ищем архитектора MLOps в службу Chief Data Officer. Эта позиция в самом сердце банка, в подразделении высокого уровня без рамок отдельных видов бизнеса. Это возможность вживую познакомиться со всеми аспектами и направлениями бизнеса в крупном банке, а также влиять на ключевые процессы работы с данными и повышать свою экспертность.
Стек, которого мы начинаем:
- Python, Bash, Kubernetes, Helm, GitLab, JupyterHub, Prefect, Keycloak, MinIO
Чем предстоит заниматься:
- Развивать платформу машинного обучения, формировать предложения по развитию существующей архитектуры, в том числе путем внедрения лучших практик
- интеграцией новых компонентов и сервисов
- обеспечивать обновления компонентов платформы, управлять целостностью задействованных компонентов
- формировать и актуализировать стандарты работы с платформой
- обучать и консультировать разработчиков по реализации на платформе задач машинного обучения и моделирования
- выполнять функции администратора систем в режиме подмены на период отпуска/больничного
- формировать рекомендации по настройке и оптимизации работы платформы машинного обучения
Наши ожидания:
- высшее образование в области IT или математики
- опыт работы в области MLOps, DevOps, Data Science или ML Engineer от 3 лет
- успешный опыт внедрения проектирования с нуля
- глубокое понимание процессов машинного обучения и Data Science
- знание инструментов MLOps (например: MLflow, Kubeflow, TFX, Airflow, и др.)
- опыт работы с контейнеризацией и оркестрацией (Docker, Kubernetes, etc.)
- навыки программирования на Python, Bash
- понимание MLOps-практик и CI/CD (GitLab).
Будет преимуществом:
- опыт развертывания LLM и LLM + RAG
- опыт настройки GPU
Условия:
- полный рабочий день с гибким графиком (офис, гибрид или полностью удаленный формат)
- белая заработная плата два раза в месяц
- ежегодный отпуск, больничный, льготное ДМС с первого дня работы
- возможность построить карьеру в стабильном банке
- непосредственное участие в развитии концепции управления на основе данных (data-driven)
- работа в среде, где приветствуется инициативность и поощряется нестандартный подход
- возможность влиять на рабочие процессы, улучшать их и делать удобными для себя и окружающих
- возможность проходить внутреннее обучение, посещать конференции, митапы, хакатоны.
