MLOps специалист (команда внедрения ML решений) (удаленная работа)

Вакансия: MLOps специалист (команда внедрения ML решений)

Описание вакансии

Стрим специализируется на разработке ML-решений для различных подразделений Банка на базе продвинутых алгоритмов машинного обучения, таких как CV, NLP, RAG и др. Стрим предоставляет бизнесу сервисы под ключ - от прототипирования моделей до комплексного решения в промышленной среде Банка, интегрированного в бизнес-процессы заказчика.

Стрим объединяет в себе сотрудников различных ролей - DS, Mlops, разработчиков/ML-инженеров, ML архитекторов, Data инженеров, тестировщиков и системных аналитиков.

В задачи стрима входят работы по проработке бизнес-требований на разработку моделей со стороны заказчиков, системных требований и архитектуры решений, подготовке и обработке данных для моделирования, обучению моделей/fine-tuning, внедрение в промышленную эксплуатацию и 3Л-сопровождение. Также стрим занимается RnD и апробацией новых технологий.

Стек применяемых технологий: Python, Kafka, Docker, k8s, Spark, Airflow, Hive.

Ваши задачи:
**Управление жизненным циклом ML-моделей**
- Разработка и поддержка CI/CD пайплайнов для автоматического обучения, тестирования и развертывания ML-моделей
- Версионирование моделей, данных и кода с использованием MLflow Model Registry и других систем контроля версий
- Автоматизация процессов ретрейнинга моделей на основе метрик производительности и изменений данных

**Развертывание и масштабирование в продакшене**
- Контейнеризация ML-моделей с использованием Docker и развертывание в Kubernetes кластерах
- Настройка и управление оркестрацией ML-пайплайнов через Apache Airflow
- Обеспечение масштабируемости и отказоустойчивости ML-сервисов в on-premise средах

**Мониторинг и оптимизация**
- Внедрение систем мониторинга производительности моделей, детекции дрифта данных и деградации качества
- Анализ и устранение инцидентов в работе ML-приложений на третьей линии поддержки
- Оптимизация использования вычислительных ресурсов и автомасштабирование рабочих нагрузок

**Интеграция и автоматизация**
- Разработка интеграций между ML-сервисами через REST API и системы обмена сообщениями (Kafka)
- Создание автоматизированных пайплайнов для обработки данных, feature engineering и валидации моделей
- Внедрение Infrastructure as Code подходов для управления ML-инфраструктурой

Обязательные навыки:
**Технические компетенции**
- Глубокое владение Python (от 3 лет) с пониманием принципов написания production-ready кода
- Опыт работы с контейнеризацией (Docker) и оркестрацией (Kubernetes) для развертывания ML-моделей
- Практический опыт с MLflow для трекинга экспериментов, управления моделями и их регистрации
- Уверенное владение Apache Airflow для оркестрации ML-пайплайнов

**DevOps и инфраструктурные навыки**
- Опыт построения CI/CD пайплайнов для ML-приложений (GitLab CI, GitHub Actions)
- Навыки работы с системами мониторинга (Prometheus, Grafana) и централизованного логирования

**ML и данные**
- Понимание жизненного цикла ML-проектов и специфики production ML-систем
- Опыт работы с системами управления версий данных и feature store
- Базовые знания принципов машинного обучения и методов валидации моделей

Будет преимуществом:
**Расширенные технологические навыки**
- Опыт работы с распределенными вычислениями (Apache Spark, Hadoop)
- Знание специализированных ML-фреймворков (MLflow, ZenML)
- Опыт работы с векторными базами данных и системами поиска для RAG-приложений

Технологический стек
**Основные инструменты**
- Оркестрация: Apache Airflow
- ML Lifecycle: MLflow (Tracking, Model Registry, Deployment)
- Контейнеризация: Docker, Kubernetes
- CI/CD: GitLab CI, GitHub Actions
- Мониторинг: Prometheus, Grafana, ELK Stack

**Языки и фреймворки**
- Python (основной), Go/Bash (необязательно)
- ML библиотеки: CatBoost, scikit-learn, PyTorch, Keras
- REST API разработка (FastAPI, Flask)
- Apache Kafka для stream processing

**Данные и хранение**
- Apache Spark для обработки больших данных
- Feature stores
- Объектные хранилища (S3, MinIO) и традиционные БД

Selecty взамен предлагает:
Удаленный формат работы (РФ)
ИТ аккредитация
Оформление по ТК РФ
Профессиональное развитие в команде экспертов;
Участие в крупных проектах с высоконагруженными системами;
ДМС со стоматологией, начиная с ИС;
Скидки на изучение иностранных языков от Skyeng: корпоративная скидка 20% на занятия для сотрудника и его родственников;
Реферальная программа: бонус за рекомендации;
Скидки на фитнес от Xfit и FitMost;
Оплата курсов;
Техника для работы (ноут и все необходимое)

Важно: необходимо законченное высшее образование

Присоединяйся к команде смелых!