Должность: MLOps Engineer
Компания: KIEFER
Местоположение: Афины / Удаленно
О компании:
KIEFER строит интегрированную экосистему искусственного интеллекта в Греции. От инфраструктуры возобновляемой энергетики и систем искусственного интеллекта до робототехники и корпоративных приложений — мы объединяем технологии, которые питают интеллектуальное будущее Европы. Основанная в 2014 году, KIEFER реализовала энергетические проекты на сумму более 600 МВт и в настоящее время разрабатывает суверенную инфраструктуру искусственного интеллекта, корпоративные продукты искусственного интеллекта и физические системы искусственного интеллекта для Греции и Юго-Восточной Европы.
О роли
Мы ищем MLOps Engineer для создания инфраструктуры и инструментов, поддерживающих работу ML в Kiefer Tech. Наша работа охватывает языковую модель Sophea AI, платформу Sophea Nous RAG, робототехнику и Hyperion X, нашу платформу для торговли энергией.
Вы будете тесно сотрудничать с командами ML и Engineering, чтобы сделать эксперименты воспроизводимыми, а развертывание моделей и производственные операции — надежными.
Что вы будете делать
- Создавать рабочие процессы для запуска и управления задачами обучения и дообучения моделей.
- Обеспечивать отслеживаемость экспериментов посредством версионирования наборов данных, контрольных точек и артефактов моделей.
- Автоматизировать оценку моделей и проверки перед выпуском, чтобы команды могли сравнивать изменения перед развертыванием.
- Создавать рабочие процессы развертывания и обслуживания, включая безопасное развертывание и откат версий моделей.
- Улучшать планирование и использование ресурсов GPU, уделяя внимание производительности и стоимости вычислений.
- Добавлять инструменты мониторинга и устранения неполадок для производственных ML-систем и работать с командами над решением повторяющихся проблем.
Что вам понадобится
- Практический опыт создания или эксплуатации инфраструктуры для производственных ML-систем.
- Отличные навыки работы с Python и Linux, способность писать поддерживаемый производственный код.
- Практическое понимание жизненного цикла ML, от экспериментов и оценки до развертывания моделей.
- Опыт работы с контейнерами, оркестрацией рабочих нагрузок, CI/CD и автоматизацией инфраструктуры.
- Опыт работы с GPU-нагрузками и измерения производительности, утилизации и стоимости.
- Опыт мониторинга и устранения неполадок производственных систем.
Желательно
- Опыт работы с инструментами обслуживания LLM, такими как vLLM, SGLang или NVIDIA Triton.
- Опыт распределенного или многопроцессорного обучения GPU.
- Опыт работы с ML-инструментами, такими как MLflow, Weights & Biases, Kubeflow или Ray.
- Опыт поддержки ML-нагрузок в частном облаке или в локальной среде с требованиями к управлению данными.
Что есть для вас
- Компенсация: Конкурентоспособный пакет, соответствующий отраслевым показателям талантов.
- Влияние: Практическая работа по формированию возможностей ИИ для продуктов Kiefer Tech и реальных приложений.
- AI-native среда: Реальные вызовы в области разработки моделей, их оценки и производственных систем ИИ.
- Культура: Инженерно-ориентированная, высокая автономия, низкий уровень бюрократии и пространство для создания значимых ИИ-продуктов.
