Чем предстоит заниматься
- Разрабатывать программы курса и участвовать в их обновлении
- Решать задачи, связанные с архитектурой, инфраструктурой и другими инструментами курса
- Проводить ревью обучающих материалов на курсе
- Принимать участие в проработке идей на стороне продукта
- Участвовать в развитии проекта и предлагать идеи
- При желании самостоятельно дорабатывать контент
Требования
- Опыт в роли MLOps от 2-ух лет
- Понимание цикла и особенностей разработки МЛ моделей
- Опыт работы с инструментами полного цикла работы ML моделей MLFlow, Kubeflow, AirFlow или аналогами
- Опыт работы с контейнерными технологиями (Docker, Kubernetes, EKS, ECS)
- Опыт работы с системами мониторинга и логирования: Prometheus, Grafana
- Работа с СУБД Clickhouse, Hbase, Hive, Cassandra
- Опыт работы с экосистемой Hadoop (Hive, Impala, HBase, Spark)