MLOps Engineer

Задачи: — создавать AI-агентов и платформы для них; — строить MLOps-инфраструктуру; — работать с данными для ML. Требования: — опыт работы в роли MLOps Engineer, Data Engineer или Python ML от 3,5 лет; — production-опыт с фреймворками MLOps: Kubeflow, MLflow, Airflow для оркестрации, понимание их интеграции в CI/CD пайплайны; — опыт работы с Docker и Kubernetes (в контексте развертывания моделей как сервисов); — опыт работы с одним из major cloud-провайдеров (желательно GCP или AWS/Azure с пониманием hybrid-cloud); — умение работать с большими данными, опыт с Greenplum или аналогичными MPP-системами (Teradata, Exasol); — знание распределенных вычислений (Spark); — опыт работы с LangChain/LlamaIndex, FastAPI, знание фреймворков для работы с LLM (Hugging Face, vLLM и т.д.); — отличные знания Python, SQL на очень высоком уровне для работы с data vault; — знания Git, GitLab CI/CD. Условия: — хорошая зарплата, уровень обсуждается индивидуально, есть доплаты за менторство и профактивности; — долгосрочные проекты от российских заказчиков, возможность менять направления, прозрачная система Performance Review; — релокейт между офисами, выбор формата работы (удалённо, офис, гибрид), адаптация для новых сотрудников; — доступ к корпоративному порталу, митапам, конференциям (и как гость, и как спикер); — социальный пакет: ДМС со стоматологией, частичная компенсация спорта, бесплатный английский, оплачиваемый отпуск и больничные; — корпоративная жизнь: тимбилдинги, детские праздники, внутренние мероприятия; — офисы в Москве, Санкт-Петербурге, Казани, Нижнем Новгороде, Самаре.