machine learning engineer in MLOps

HireHi; United States; Remote; USD 140,000 - 200,000; Full time

Job summary

Lumenalta ищет инженера MLOps для проектирования и поддержания рабочих процессов MLflow, инфраструктуры Feature Store и пайплайнов разворачивания моделей на Databricks. Ваша роль включает автоматизацию CI/CD и мониторинг моделей в реальном времени для устойчивых ML-решений.

Требуется 3–5+ лет опыта в MLOps, знание Databricks и управления признаками. Вакансия удаленная, с гибким графиком и поддержкой глобальной команды.

Qualifications

• 3–5+ лет опыта в MLOps, ML платформенной инженерии или DevOps для ML, с доказанными продакшн-развертываниями.
• Опыт работы с MLflow для трекинга, реестра и управления проектами в Databricks или автономной среде.
• Опыт создания и использования решений Feature Store, включая Databricks Feature Store.
• Опыт развертывания и обслуживания моделей ML в масштабе с использованием онлайн- и пакетной инференции.
• Умение проектировать автоматизированные пайплайны обучения, валидации и разворачивания с современными CI/CD инструментами.
• Хорошие знания Databricks для распределенного обучения, оркестрации задач и управления кластерами.
• Знание практик мониторинга моделей, включая дрейф, алертинг и триггеры повторного обучения.

Responsibilities

• Разрабатывать и сопровождать MLflow-воркфлоу для экспериментов и управляемых артефактов.
• Строить инфраструктуру Feature Store для повторного использования признаков.
• Разрабатывать пайплайны разворачивания моделей с поддержкой A/B тестирования и отката.
• Настраивать CI/CD пайплайны для ML-воркфлоу и автоматическое тестирование.
• Оркестровывать распределенное обучение на Databricks, оптимизируя вычисления и стоимость.
• Мониторить модели на предмет дрейфа и деградации производительности, инициируя повторное обучение.
• Сотрудничать с дата-сайентистами и инженерами данных для снижения трения между экспериментами и продом.

Skills

MLflow

Databricks

Feature Store

MLOps

CI/CD

Tools

CI/CD tooling

Model monitoring

Job description

Описание:

Lumenalta partners with forward-thinking organizations to build scalable technology solutions that improve user experiences and accelerate business growth. Its global teams emphasize transparency, autonomy, technical excellence, and measurable impact.

Задачи:

• Design and maintain MLflow-based workflows for experiment tracking, model registry, versioning, and lifecycle management;
• Build and manage Feature Store infrastructure for reusable and consistent feature pipelines;
• Develop model deployment pipelines with serving infrastructure, A/B testing support, versioning, and rollback strategies;
• Implement CI/CD pipelines for ML workflows, including automated testing, validation gates, and deployment triggers;
• Orchestrate distributed model training on Databricks while optimizing compute efficiency, reproducibility, and cost;
• Monitor deployed models for data drift, performance degradation, and system health, triggering automated retraining workflows as needed;
• Collaborate with Data Scientists and Data Engineers to reduce friction between experimentation and production.

Требования:

• 3–5+ Years of experience in MLOps, ML platform engineering, or DevOps for ML, with proven production ML deployments;
• Hands-on expertise with MLflow for tracking, registry, and project management in Databricks or standalone environments;
• Experience building and consuming Feature Store solutions, including Databricks Feature Store or equivalent;
• Proven experience deploying and serving ML models at scale using real-time and batch inference patterns;
• Ability to design automated pipelines for model training, validation, and deployment with modern CI/CD tooling;
• Strong familiarity with Databricks for distributed training, job orchestration, and cluster management;
• Knowledge of model monitoring practices, including drift detection, alerting, and retraining triggers.

Условия:

• 100% Dedicated to one project at a time;
• Work with a team of talented and friendly senior-level developers;
• Projects provide opportunities to use leading technology;
• Fully remote position open to candidates based in Europe and Africa;
• Candidates must maintain at least a 6-hour overlap with project core business hours, primarily aligned with Central or Eastern U.S. time zones;
• Applications accepted until October 4th, 2026;
• feedback expected by October 12th, 2026.