MLOps | DataOps

#senior #удаленка #гибрид

GRI
MLOps | DataOps
Формат работы: гибрид/удалённо

☑️ Чем предстоит заниматься
-Развивать и поддерживать инфраструктуру DWH
-Строить и развивать CI/CD-процессы для data и ML-разработки
-Разрабатывать и поддерживать пайплайны обработки данных и оркестрации (Airflow)
-Реализовывать end-to-end ML-пайплайны: от сбора данных до деплоя и мониторинга моделей
-Проектировать и развивать MLOps-платформу (выбор и интеграция инструментов)
-Разворачивать и поддерживать инфраструктуру для ML-задач:(JupyterHub + GPU, Airflow, ClickHouse, PostgreSQL, S3 и др.)
-Взаимодействовать с ML- и Data-инженерами для вывода решений в production
-Настраивать мониторинг и алёртинг: качество данных, стабильность пайплайнов, ресурсы
-Автоматизировать рутину и развивать self-service инструменты для data-команды

☑️ Наши пожелания к кандидатам
-Уверенный опыт с Docker и Kubernetes
-Опыт работы с Airflow (или аналогами оркестрации)
-Практика построения CI/CD для data/ML пайплайнов
-Хорошие знания Python, SQL и Git
-Опыт развёртывания ML-инфраструктуры (GPU-кластеры, хранилища, orchestration)
-Опыт работы с облачными платформами
-Понимание принципов CI/CD и автоматизации деплоя
-Опыт работы с API и понимание highload-систем
-Опыт работы со стримингом данных (Kafka / аналоги)
-Практика настройки мониторинга и логирования
-Уверенная работа в Linux
-Будет плюсом: Опыт внедрения систем управления экспериментами (MLflow, ClearML)

Контакты: контакт скрыт

🔥 Подписаться на наши каналы / контакт скрыт / контакт скрыт