Чем предстоит заниматься:
- Создание/Внедрение MLOps-практик (стенды, процессы, DevOps) для исследований в направлениях: среды разработки, тестирования, инференса и мониторинга моделей в различных режимах работы (Batch, Streaming) и использования ресурсов (CPU, GPU)
- Помощь команде Исследователям в выводе моделей в прод
- Взаимодействие с Data Scientists, ML Engineers, инженерами данных и DevOps для создания эффективных ML-решений.
- Обеспечение высокой доступности и отказоустойчивости ML-систем;
- Внедрение систем мониторинга качества моделей в production
Требования:
- Знание инструментов MLOps (MLflow, Kubeflow, Airflow и др.)
- Опыт работы с контейнеризацией и оркестрацией (Docker, Kubernetes)
- Навыки программирования на Python, Bash.
- Знание SQL.
- Уверенный пользователь Linux.
- Понимание CI/CD-практик.
Будет плюсом:
- Глубокое понимание процессов машинного обучения и Data Science.
- Понимание сетевых взаимодействий и навыки составления архитектуры сетевых взаимодействий
Условия:
- Масштабные, сложные и амбициозные задачи
- Есть возможность влиять на развитие компании и ее результат
- ДМС, корпоративная пенсионная программа, страхование от несчастных случаев, социальные гарантии, корпоративные мероприятия
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
- скидки на продукты компаний-партнеров