Вакансия: ML engineer (MLOps)
Описание вакансии
Компания одно из крупнейших Бюро кредитных историй в России. В числе клиентов более 4 миллионов физических лиц, 600 банков, МФО, страховых компаний и операторов сотовой связи.
Что мы делаем?
- Мы храним и обрабатываем кредитные истории более 100 миллионов россиян, уделяя большое внимание не только количеству данных, но и качеству их обработки.
- Предоставляем b2b клиентам данные и аналитику по потенциальным заемщикам, которая помогает им в принятии решения о предоставлении или не предоставлении кредита.
- Даем возможность физ. лицам ознакомиться со своей кредитной историей, получить выгодные предодобренные предложения от банков.
Проект
Мы строим платформу больших данных, которая объединяет в себе современные технологии загрузки, обработки, вычисления и хранения распределенных данных. Одно из основных направлений это развитие ML/AI сервисов для онлайн и пакетной обработки данных.
Сейчас мы в поиске MLOps инженера, с успешными кейсами внедрения технологий MLOps для построения сред разработки, тестирования и исполнения ML моделей. Основная цель проекта это сокращение Time To Market от разработки модели до стадии промышленного использования.
Стек
- Работа с данными Apache Spark (SQL, Dataframe, Dataset), Apache Spark structured streaming, Kafka, HDFS, S3, Airflow, Datahub, Greenplum, PXF, Superset, Great Expectation.
- MLOps Evedently AI, Interpret ML, Feast, Jupyter, Git, DVC, Kubeflow, ArgoCD, Airflow, Label studio, BI Superset.
Команда
Департамент Платформы данных.
В составе департамента несколько команд: data-инженеры, системные аналитики, data ops и формирующаяся команда SRE-инженеров.
Сейчас формируется команда MLOps, состоящая из MLOps архитектора, MLOps Team Lead и MLOps инженеров (от 3 до 8 человек).
Основным стейкхолдером является отдел Data Science (10 человек). На данный момент применяется классический ML, скоринговые модели: основная часть это предсказание кредитного дефолта, модели PD, также есть модели отклика на кредитное предложение, модели антифрода, коллекшена, модели дохода, рекомендаций по кредитным предложениям и ряд других. В будущем планируется внедрение нейросетей, LLM и других технологий.
Чем предстоит заниматься
- Внедрять ML/Data-продукты (MLOps, AI в обработке данных для внутренних нужд платформы).
- Разрабатывать и внедрять процессы жизненного цикла моделей машинного обучения:
- Управления моделями и экспериментов.
- Аннотации (маркировки) данных для признаков и моделей.
- CI CD ML моделей.
- Тестирования моделей (A/B, теневое, backstaging,etc).
- Исполнения и обслуживания моделей в продуктивной среде.
- Мониторинга, объяснимости и интерпретируемости моделей.
- Формировать предложения по повышению надёжности и производительности MLOps для работы ML/Data-продуктов.
Что ожидаем от тебя
- Опыт работы в роли MLOps инженера от 2-3 лет.
- Опыт запуска ML-моделей в собственной инфраструктуре.
- Основной язык программирования Python.
- Отличные навыки Linux, Kubernetes, GRPC, API.
- Понимание современных алгоритмов машинного обучения.
- Понимание процессов управления данными.
Что готовы предложить
- Оформление по ТК РФ: оклад + годовой бонус по результатам собеседования.
- Компания входит в реестр аккредитованных ИТ компаний.
- Удаленный формат работы (в пределах РФ) . При желании можно работать в офисе класса А (г. Москва).
- ДМС со стоматологией (с 1 рабочего дня + полис путешественника).
- Частичная компенсация фитнеса / обучения / доп. мед. услуг (лимит 25 тыс. рублей в год).
- Льготная ипотека (от Сбербанк), в том числе рефинансирование (ставка по ипотеке на 2 пункта ниже).
- Дополнительные дни к ежегодному отпуску (всего 31 день в году).
- Современное оборудование (техника Windows, Lenovo ThinkPad).
Как мы проводим собеседования
-
15-20 минут общение с рекрутером (телеграмм, в формате аудио).
-
60 минут техническое интервью (google meet, видео встреча).
-
30-60 минут финальное интервью.
-
Проверка документов 1-2 дня (анкета в электронном виде).
-
Оффер, обсуждение даты выхода на работу.
Мы стараемся как можно быстрее принимать решения!
