Вакансии

1.

Ищу Devopsс уклоном в ML Ops в крупный B2B маркетплейс, который активно использует современные AI-решения для своего функционирования (улучшение поиска, категоризацию товаров, рекомендации для пользователей): классику ML, нейронные сети, большие языковые модели. Чем предстоит заниматься:

Создание и поддержание инфраструктуры для обучения и обновления моделей; Внедрение и развитие компонентов ML-платформы в парадигме Model as a Service; Развитие Observability сервисов ML-платформы; Cопровождение сервисов на Python; Интеграция CI/CD процессов для обновлений: Разработка и внедрение процессов CI/CD для автоматизированного обновления моделей, настройки логирования и тестирования; Управление и координация версий моделей: Ведение версий моделей и контроль изменения версий; Поддержка и мониторинг ML - инфраструктуры; Интеграция инструментов мониторинга для анализа данных и состояния моделей: Настройка Prometheus, Grafana и других инструментов для постоянного анализа данных и состояния моделей. Что нужно, чтобы успешно справляться с этой ролью:

Основной стек: Jupyterhub, Airflow, ArgoWF, MLflow, ClearML, Seldon core, Python, Hadoop (spark, hdfs), Docker,Kubernetes, longhorn, Jenkins, Kafka, Redis, PostgreSQL, OpenSearch, GitLab; Понимание работы CUDA и умение разрешать конфликты между CUDA, драйверами и библиотеками (особенно в ONNX runtime); Опыт развертывания и поддержки больших языковых моделей через VLLM, в том числе балансировки запросов; DevOps: понимание docker, k8s и gitlab ci-cd; MLOps: oбщее понимание терминологии, концепций и составляющих архитектуры ML-инфраструктуры; oпыт разворачивания MLFlow. Со своей стороны предлагаем:

Оформление по ТК РФ в аккредитованную компанию; Удаленный формат работы или гибрид; ДМС со стоматологией и оплата больничных; Обучение и корпоративные скидки от партнеров.

2.

📌 Техлид на БГ и RAG (Альфа-Банк), РФ (удаленно)

Мы - Центр развития MLOps-экспертизы Альфа-Банка. Мы развиваем единую MLOps - экосистему банка: • Среда разработки моделей / пайплайны train и inference; • Среда исполнения моделей и пайплайны доставки; • Среда немодельных сервисов; • Feature Store; • AutoML; • A/B тестирование; • RAG/LLM.

Ищем опытного инженера в команду развития централизованной MLOps-инфраструктуры для моделей машинного обучения банка. Основной стек: Jupyterhub, Airflow, ArgoWF, MLflow, Seldon core, Python, Hadoop (spark, hdfs), Docker, OpenShift/Kubernetes, longhorn, Jenkins, Kafka, Redis, PostgreSQL, vLLM, Kserv.

Требования: • Опыт DevOps от 3х лет (decker, helm, jenkins\gitlab CI, python); • Опыт ML/MLOps от 1 года (airflow, jupyterhub, mlflow, seldon, cuda); • Опыт администрирования Kubernetes от 2х лет; • Опыт работы Hadoop, Spark, Kafka, ELK; • Самостоятельность в доведении задач до результата; • Проактивность и инициативность в предложениях по рефакторингу; • Полное погружение в инфраструктуру и команду; • Командность, готовность помогать коллегам и пользователям; • Умение собрать общую картину ожидаемого результата, вместо решения конкретно поставленной задачи.

Обязанности: · Конфигурировать и разворачивать инфраструктурные компоненты; · Адаптировать/разрабатывать с нуля автоматизированные пайплайны под актуальные бизнес-задачи (RAG, ML, noML); · Создавать и поддерживать пользовательские инструменты для работы в едином ML-контуре применения и обучения; · Масштабировать разрабатываемые системы и инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения;

Условия: • Оформление официальное по ТК РФ/ИП/Самозанятый; • Конкурентная «белая» заработная плата (обсуждается по итогам интервью); • Формат работы: удаленно; • Предоставление ДМС; • Фитнес; • Курсы повышения квалификации на ежегодной основе (по согласованию); • Самые инновационные, амбициозные проекты и задачи; • Корп.мероприятия (настолки, боулинг, квесты и т.д.), подарки на НГ детям сотрудников Компании и другие мероприятия для поддержания хорошего настроения; • Возможность публиковать свои проф. статьи на Хабр в нашем блоге с сохранением своего авторства – как повышение своего уровня экспертности в проф.среде; • Возможность профессионального и карьерного роста.