Нанимаем – удаленная работа, в США.
Python Engineer (ML/Infrastructure)
Мы создаем платформенный слой для Cloud AI Platform: инструменты, сервисы и пользовательский опыт, на которых работают системы, управляемые ИИ. Нам нужен Python-инженер, который разбирается в обеих областях — ML и инфраструктуре.
Что предстоит делать:
- Сотрудничать с внутренними продуктовыми командами, понимать их сценарии использования AI/ML и преобразовывать требования в технические решения
- Быстро создавать прототипы, проверять их с клиентами, а затем оптимизировать для продакшена
- Создавать сервисы, интеграции, рабочие процессы и инструменты разработчика на базе Cloud AI Platform
- Выявлять повторяющиеся потребности клиентов и преобразовывать их в многоразовые возможности платформы
- Работать с командными платформами для улучшения API, SDK, документации и пользовательского опыта разработчика
Что мы ищем:
- Уверенные навыки Python. Go или Scala — плюс
- Опыт проектирования, создания и поддержки ML-инфраструктуры и конвейеров развертывания
- Docker и Kubernetes
- Облачные платформы: AWS, Azure или GCP
- IaC и CI/CD: Terraform, CloudFormation, Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions
- Оркестрация и потоковая передача данных: Airflow, Prefect, Dagster, Kafka, Kinesis
- Мониторинг и наблюдаемость: Prometheus, Grafana, ELK stack, как для производительности моделей, так и для работоспособности системы
- Основы разработки ПО и практики DevOps
- Git и рабочие процессы совместной разработки
- 3+ года опыта работы в MLOps, DevOps или смежных инфраструктурных ролях
- BS или MS в области Computer Science, Software Engineering, Machine Learning или эквивалентная степень с применимым опытом
Приятно иметь:
- ML-фреймворки: TensorFlow, PyTorch, MLflow, Kubeflow
- Лучшие практики безопасности для ML-систем и управления данными
- Версионирование моделей, отслеживание экспериментов, хранилища признаков: MLflow, Weights & Biases, Feast
- Автоматизированное тестирование ML-систем, включая валидацию данных и тестирование моделей
Вы будете мостом между продуктовыми, платформенными командами и командами клиентов — определяя лучшие практики, документируя шаблоны и обеспечивая согласованность между группами. Вы будете работать в быстро развивающейся среде, где важны фундаментальные знания инженерии, понимание прикладного ML и эмпатия к клиентам.
Полностью удаленная работа в США. Если это похоже на вашу работу, напишите мне в DM.
Вы также можете написать мне по электронной почте tatyana.volkova@ngrs.com
