Обязанности:
- СОЗДАНИЕ ИНФРАСТРУКТУРЫ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ И ОБНОВЛЕНИЯ МОДЕЛЕЙ
- Внедрение и развитие компонентов ML-платформы в парадигме Model as a Service
- Развитие Observability сервисов ML-платформы
- Реализация и сопровождение сервисов на Python
- Покрытие кода тестами
- Документирование разрабатываемых решений
- Проведение Code Review
- Интеграция CI/CD процессов для обновлений: Разработка и внедрение процессов CI/CD для автоматизированного обновления моделей, настройки логирования и тестирования.
- Управление и координация версий моделей: Ведение версий моделей и контроль изменения версий.
- ПОДДЕРЖКА И МОНИТОРИНГ ML-ИНФРАСТРУКТУРЫ
- Интеграция инструментов мониторинга для анализа данных и состояния моделей: Настройка Prometheus, Grafana и других инструментов для постоянного анализа данных и состояния моделей.
Требования:
- Основной стек: Jupyterhub, Airflow, ArgoWF, MLflow, ClearML, Seldon core, Python, Hadoop (spark, hdfs), Docker,Kubernetes, longhorn, Jenkins, Kafka, Redis, PostgreSQL, OpenSearch
- Понимание и опыт применения методов регрессии, классификации, кластеризации и анализа временных рядов.
- DevOps: понимание docker, k8s и gitlab ci-cd
- MLOps: oбщее понимание терминологии, концепций и составляющих архитектуры ML-инфраструктуры; oпыт разворачивания MLFlow
Условия:
- Работа в одной из самых быстрорастущих компаний на рынке потребительского кредитования.
- Международный коллектив и работа, связанная с бизнесом в разных странах.
- Широкие возможности для саморазвития и самореализации.
- Стабильная заработная плата и годовые бонусы.
- График работы: 5/2 10:00-19:00. Гибридный график работы после испытательного срока.
- Отпуск 28 дней, 8 days off.
- ДМС или 1Fit.
- Обучение и повышение квалификации за счет компании.
- Обучение на платформе Lerna – любые курсы для сотрудника и членов семьи со скидкой до 45%.
- Корпоративное такси в вечернее время.
- Насыщенная корпоративная жизнь.
- Отсутствие бюрократии и дресс-кода.