MLops-инженер

Разработка и сопровождение инфраструктуры полного жизненного цикла ML-моделей (MLOps Lifecycle). Автоматизация процессов обучения, тестирования, развертывания и мониторинга моделей машинного обучения. Создание и поддержка CI/CD-конвейеров для ML-решений. Организация процессов версионирования данных, моделей, кода и экспериментов. Развертывание и сопровождение сервисов машинного обучения в промышленной эксплуатации. Настройка мониторинга качества моделей, выявление деградации и организация процессов переобучения. Поддержка контейнеризации и оркестрации сервисов на базе Docker и Kubernetes. Интеграция ML-сервисов с корпоративными информационными системами, промышленными АСУ ТП, Historian, MES и ERP-системами. Обеспечение отказоустойчивости, информационной безопасности и соответствия корпоративным требованиям при эксплуатации AI-сервисов. Поддержка команд Data Science, Computer Vision и LLM-разработки в части инфраструктуры и вывода решений в промышленную эксплуатацию. Уверенное владение Python. Опыт работы с Linux и DevOps-инструментами. Практический опыт использования Docker и Kubernetes. Знание CI/CD-инструментов (GitLab CI, Jenkins или аналогов). Опыт работы с ML-платформами и инструментами управления экспериментами (MLflow, DVC, Kubeflow, Airflow или аналоги). Опыт работы с базами данных SQL и NoSQL. Понимание принципов мониторинга ML-моделей и эксплуатации высоконагруженных сервисов. Желателен опыт работы с промышленными системами, потоковыми данными и системами реального времени. Неизбежное развитие профессиональных навыков; Работу над высоконагруженными активно развивающимся сервисами с ветвистой бизнес-логикой и множеством инженерных вызовов; Возможность предложить и реализовать свою идею, как улучшить сервис, или новую функциональность; Возможность работы в крупных именитых компаниях на проектах с современным стеком; Формат сотрудничества по договору с ИП; Возможность работать удаленно; Работа в аккредитованной IT-компании; Конкурентоспособная ЗП.