ML ops-инженер в машинном обучении

Т-Банк; United States; Hybrid; USD 120,000 - 180,000; Full time

Benefits offered by this job

ДМС со стоматологией

Страхование от несчастных случаев

Карьерный трек и обучение

Компенсация спортивных абонементов

Менторство и профессиональная поддержк

Job summary

Т-Банк ищет инженера ML Ops, который будет автоматизировать жизненный цикл ML-моделей: от разработки до развертывания и мониторинга в продакшене. Команда ML Core Platform ускоряет внедрение моделей в бизнес-процессы и ведет работу над передовой ML-инфраструктурой.

Требуется опыт работы с Docker/Kubernetes, CI/CD для ML, Apache Airflow и Open Source моделями. Предусматриваются офис или удаленная работа по договоренности, ДМС, страхование и тренинги для развития навыков.

Qualifications

• Опыт написания production-ready кода на Python или Go.
• Опыт работы с Pandas и NumPy, ведение экспериментов — Jupyter, ClearML.
• Работа с хранилищами данных: S3, Postgres, Redis.
• Понимание жизненного цикла ML-модели: обучение, валидация, переобучение.
• Знание метрик качества моделей: AUC-ROC, Precision/Recall и др.
• Работа с Docker и Kubernetes.
• Развертывание моделей в продакшн: Triton, Seldon, BentoML или аналоги.
• Настройка мониторинга Grafana и Prometheus — для инфраструктуры и моделей.
• Настройка ML CI/CD: GitLab CI, Airflow.
• Понимание Infrastructure as Code, Terraform или аналоги.

Responsibilities

• Разрабатывать и поддерживать ML-пайплайны дообучения моделей.
• Развертывать AI-модели: настраивать CI/CD для ML, автоматизировать выкатку моделей, версионирование, создавать отказоустойчивую и масштабируемую среду, строить ML-пайплайны с Apache Airflow для обработки данных и внедрять open source-модели в инфраструктуру компании
• Проводить мониторинг и обслуживание AI-моделей
• Управлять инфраструктурой в виде GPU-серверов
• Разворачивать и поддерживать современные ML-инструменты
• Документировать и стандартизировать практики вокруг обслуживания инфраструктуры для машинного обучения
• Оптимизировать сервинг моделей: утилизация и виртуализация GPU, настройка GPU/CUDA-оптимизаций, конфигурирование сервинга для инференса, мониторинг работы моделей, алертинг
• Создавать программные модули для обучения и обслуживания AI-моделей

Skills

Python

Go

Pandas

NumPy

Jupyter

ClearML

CI/CD

GitLab CI

Airflow

GPU/CPU development

Tools

Docker

Kubernetes

Grafana

Prometheus

Terraform

Apache Airflow

Triton

Seldon

BentoML

Job description

Описание: Ищем инженера, который будет автоматизировать жизненный цикл ML-моделей: от разработки и тестирования до развертывания, мониторинга и поддержки в продакшене. Направление ML Ops — неотъемлемая часть инфраструктурных и продуктовых команд, которые участвуют в доставке ML-моделей в продакшен. Один из центров экспертизы ML Ops в Т-Банке — команда ML Core Platform. ML Core — передовая платформа для машинного обучения, которая ускоряет разработку и внедрение ML-моделей в бизнес-процессы.

Задачи:

• Разрабатывать и поддерживать ML-пайплайны дообучения моделей машинного обучения
• Развертывать AI-модели: настраивать CI/CD для ML, автоматизировать выкатку моделей, контролировать версионирование, создавать отказоустойчивую и масштабируемую среду, строить ML-пайплайны с Apache Airflow для обработки данных и внедрять open source-модели в инфраструктуру компании
• Проводить мониторинг и обслуживание AI-моделей
• Управлять инфраструктурой в виде GPU-серверов
• Разворачивать и поддерживать современные ML-инструменты
• Документировать и стандартизировать практики вокруг обслуживания инфраструктуры для машинного обучения
• Оптимизировать сервинг моделей: утилизация и виртуализация GPU, настройка GPU/CUDA-оптимизаций, конфигурирование сервинга для инференса, мониторинг работы моделей, алертинг
• Создавать программные модули для обучения и обслуживания AI-моделей

Требования:

• Знаете Python или Go, умеете писать production-ready код
• Работали с библиотеками для данных Pandas и NumPy, вели эксперименты — Jupyter, ClearML
• Работали с хранилищами данных: S3, Postgres, Redis
• Понимаете жизненный цикл ML-модели: обучение, валидация, переобучение
• Знаете основные метрики качества моделей: AUC-ROC, Precision/Recall и другие
• Работали с Docker и Kubernetes
• Развертывали модели в продакшн: Triton, Seldon, BentoML или аналоги
• Настраивали мониторинг инфраструктуры Grafana и Prometheus, и самих моделей
• Умеете настраивать CI/CD пайплайны для ML: GitLab CI, AirFlow
• Понимаете принципы Infrastructure as a Code, знаете Terraform или его аналоги

Условия:

• Работу в офисе или удаленно — по договоренности
• Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании
• ДМС со стоматологией, включая чекапы, компенсацию покупки лекарств и льготные условия страхования для близких.
• Еще — страховка от несчастных случаев и болезней
• Рост по карьерному треку: проходите курсы по софт- и хард-скиллам, развивайтесь с поддержкой ментора и повышайте уровень с матрицей компетенций и регулярным ревью
• Сильное комьюнити. Вы будете работать с экспертами в своей области, сможете делиться знаниями и выступать на конференциях, посещать митапы и писать статьи
• Онлайн-консультации с психологами, юристами, специалистами по финансам и здоровому образу жизни
• Компенсацию затрат на спортивные абонементы, приложение Т-Спорта для онлайн-занятий и командные тренировки с коллегами
• 3 дополнительных дня к отпуску — можно использовать для отдыха или получить компенсацию
• Специальные тарифы на продукты Т-Банка и широкую программу скидок от партнеров
• Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании