MLOps | DataOps

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 рекрутера