Ключевые обязанности:
- Проектирование, создание и оптимизация конвейеров ML и данных для приложений LLM.
- Сотрудничество с специалистами по данным и инженерами-программистами для развертывания масштабируемых производственных моделей.
- Внедрение методов дообучения для больших языковых моделей с целью повышения производительности.
- Использование облачных платформ (AWS, Azure, GCP) для развертывания решений машинного обучения.
- Управление технологиями и инструментами MLOps, включая, но не ограничиваясь, AWS SageMaker, Kubeflow и Vertex AI.
- Автоматизация рабочих процессов и оптимизация процессов с использованием скриптов и инструментов CI/CD.
- Обеспечение соблюдения лучших практик разработки программного обеспечения, включая разработку на основе тестирования и контроль версий.
- Ведение документации и содействие эффективной коммуникации между командами с использованием таких инструментов, как Jira и Confluence.
Квалификация:
- Минимум 5 лет опыта работы в области Data Science, из них не менее 2 лет в Data Engineering, ML Engineering или MLOps.
- Владение языками программирования, такими как Python и R.
- Знакомство с фреймворками машинного обучения (например, TensorFlow, PyTorch) и инструментами визуализации данных (например, Tableau).
Что мы предлагаем:
- Участие в динамичных и интересных проектах.
- Совместная и поддерживающая командная культура.
- Гибкая рабочая среда.
- Комплексный пакет льгот, адаптированный к вашим предпочтениям.
Кто вы / Что вы будете делать
Senior MLOps Engineer с сильным опытом в области машинного обучения и науки о данных, с опытом разработки и развертывания приложений, использующих большие языковые модели (LLM), с акцентом на агентный дизайн и автоматизацию в конвейере MLOps.
Технологический стек / Описание команды
Облачные платформы (AWS, Azure, GCP); инструменты MLOps, включая AWS SageMaker, Kubeflow и Vertex AI; скриптинг и CI/CD; Jira и Confluence для документации и коммуникации.
