Старший DevOps - инженер / MLOps Platform (удаленная работа)

Вакансия: Старший DevOps - инженер / MLOps Platform

Описание вакансии

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.

Нужен прежде всего Senior DevOps - инженер . Основной фокус роли инфраструктура и развитие платформы, а не разработка или обучение ML-моделей. Он будет заниматься развертыванием GitLab, GitLab CI и переписыванием сложных пайплайнов с Jenkins на GitLab CI. Поэтому требуется глубокое знание GitLab (CI/CD) и Jenkins хотя бы для понимания переносимой логики.

Команды центра MLOps экспертизы делают MLOps-платформу для вывода моделей, но сами модели не трогают , не разрабатывают (не работают со Spark, Hadoop, кроме интеграции с k8s). MLOps здесь только в том, что они делают прикладные задачи для машинного обучения, - настраивают компоненты: mlflow, препроцессоры, постпроцессоры, Seldon всё, что нужно в пайплайне для разворачивания моделей.

Основной стек центра: Jupyterhub, Airflow, MLflow, Seldon, Python, Kubernetes, GitLab CI, Kafka, Redis, PostgreSQL

Задачи:

• 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 / Platform Engineering от 4 лет (Docker, Helm, GitLab и GitLab CI; Jenkins, Argo СD, Python);
• умение разбираться в legacy-пайплайнах и переводить бизнес-логику в поддерживаемую CI/CD-конфигурацию, практический опыт миграции Jenkins GitLab CI либо очень похожей миграции CI/CD-систем.
• опыт администрирования Kubernetes от 2 лет (on-prem/bare metal, а не облачные managed-решения)
• уверенная работа с Helm и Kubernetes-манифестами
• практика Argo CD: развёртывание приложений через GitOps, синхронизация, rollback, работа с Helm/Kustomize.
• опыт автоматизации CI/CD для ML проектов
• опыт с Kafka

Будет преимуществом:

• Airflow для оркестрации задач и ML-процессов
• JupyterHub как часть внутренней ML-среды
• MLflow: tracking, registry, model lifecycle
• Seldon / Seldon Core или другие средства model serving.
• CUDA/NVIDIA GPU stack и развёртывание GPU workload в Kubernetes.
• Spark, Hadoop
• ELK/OpenSearch, Prometheus/Grafana, Loki, Alertmanager.
• Terraform, Ansible, Vault, Nexus/Artifactory, Harbor.
• опыт построения внутренней ML-платформы или self-service-инструментов для DS/ML-команд.

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.