Специалист по инфраструктуре машинного обучения (MLOps-инженер)
ГАЗИНФОРМСЕРВИС
Санкт-Петербург
🏢 Офис
Middle
Полная занятость
Россия
Описание вакансии
Наша Лаборатория технологий искусственного интеллекта находится на этапе трансформации: мы переходим от успешных R&D-прототипов к созданию промышленной, готовой к коммерциализации платформы управления машинным обучением и аналитикой для задач кибербезопасности.
Для реализации этой амбициозной цели мы усиливаем команду и ищем опытного MLOps-инженера (DevOps for ML), который станет архитектором и владельцем нашего «промышленного конвейера», обеспечивая надежность, безопасность и масштабируемость всей ML-платформы.
Обязанности
•Проектирование, внедрение и поддержка сквозных ML-пайплайнов: от подготовки данных до развертывания и мониторинга моделей в production-среде SOC.
•Автоматизация полного жизненного цикла ML-моделей: версионирование данных (LakeFS), трекинг экспериментов (MLflow), упаковка и развертывание (Docker/K8s).
•Развитие и поддержка инфраструктуры на базе Docker и Kubernetes (K8s) для R&D и production-окружений.
•Организация рабочего пространства и MLOps-поддержка дата-сайентистов лаборатории для ускорения циклов исследования и разработки.
•Внедрение практик мониторинга производительности моделей, дрейфа данных и инфраструктурных метрик (Prometheus, Grafana).
•Обеспечение безопасности MLOps-процессов (MLSecOps): управление секретами (Vault), сканирование образов (Harbor), контроль зависимостей.
Технологический стек
•Контейнеризация и оркестрация: Docker, Kubernetes
•CI/CD и версионирование: Git (GitLab)
•Оркестрация ML-пайплайнов: Airflow
•Управление жизненным циклом ML: MLflow
•Хранение данных и моделей: MinIO (S3-совместимое), LakeFS
•Аналитические БД: ClickHouse
•Мониторинг: Prometheus, Grafana
•Будет плюсом: Vault, Harbor, DataHub
Требования
•Высшее техническое образование.
•Опыт работы в роли DevOps/MLOps-инженера от 3 лет.
•Уверенный опыт работы с Docker и Kubernetes (K8s) в production-среде.
•Практический опыт построения ML-пайплайнов с использованием Airflow и MLflow.
•Понимание принципов CI/CD и опыт их применения для ML-систем.
•Опыт работы с объектными хранилищами (S3-совместимыми, например, MinIO).
•Владение SQL на уровне, достаточном для работы с аналитическими БД (ClickHouse).
•Знакомство с основными библиотеками ML (Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow) на уровне, достаточном для «упаковки» и развертывания моделей, разработанных дата-сайентистами.
•Технический английский язык.
Условия
•Работу в крупной аккредитованной ИТ-компании (с возможностью получения всех льгот, в том числе отсрочки)
•Возможность удаленной работы из дома после испытательного срока (гибридный график)
•Гибкое начало и конец рабочего дня
•Стабильную зарплату, официальное трудоустройство
•Релокационный пакет для иногородних
•ДМС + стоматология + офисный врач
•Квартальные премии по итогам закрытия проектных работ, надбавки за непрерывный стаж работы в компании
•Обучения внутри компании на более чем 50 различных курсов по различным направлениям
•Частичная компенсация путевок в лагерь и подарки на Новый год для детей сотрудников
•Современный офис в шаговой доступности от метро Кировский завод/Автово, своя авто- и велопарковка
•Совместный досуг в внерабочее время: футбол, волейбол, баскетбол, настольные игры
Технологии и навыки
Похожие вакансии
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение — прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).