MLOps Engineer для банков — масштабируемые ML пайплайны

NDA; United States; Remote; USD 120,000 - 170,000; Full time

Job summary

NDA ищет опытного MLOps‑инженера для банка с целью построения надёжного контура вывода ML‑моделей в продакшн, их обслуживания и мониторинга в высоконагруженной среде.

Вы будете проектировать и развёртывать ML‑пайплайны, работать с Kubernetes, KServe/Seldon/BentoML/Triton, Feast/Redis, Airflow/Kubeflow, Kafka; настраивать CI/CD через GitLab CI и ArgoCD; разрабатывать FastAPI API для инференса; мониторинг Prometheus/Grafana.

Qualifications

• Уверенно владеть Python.
• Коммерческий опыт MLOps-инженера.
• Глубокие знания Docker, Kubernetes и Helm.
• Опыт работы с MLflow.
• Опыт оркестрации ML/ETL‑пайплайнов с Airflow или Kubeflow.
• Знания Kafka, Feast и Redis.
• Опыт развёртывания моделей с KServe, Seldon, BentoML или Triton Infer‑Server.
• Умение разрабатывать и поддерживать API‑сервисы на FastAPI.
• Опыт настройки CI/CD с GitLab CI или ArgoCD.
• Настройка мониторинга с Prometheus и Grafana.
• Желателен опыт в банковском/финтех‑сегменте с высокими требованиями к безопасности и отказоустойчивости.

Responsibilities

• Проектировать, развёртывать и поддерживать MLOps‑пайплайны от обучения до продакшена.
• Разворачивать и обслуживать ML‑модели в Kubernetes с использованием KServe, Seldon, BentoML или Triton.
• Настраивать и поддерживать Feature Store на Feast и кэш Redis.
• Оркестрировать обработку данных и обучение с Airflow или Kubeflow; интегрировать потоковую обработку с Kafka.
• Внедрять CI/CD для ML‑проектов с GitLab CI и ArgoCD.
• Разрабатывать и поддерживать API‑сервисы для инференса на FastAPI.
• Настраивать мониторинг инфраструктуры и качества ML‑моделей с Prometheus и Grafana.

Skills

Python

Tools

Docker

Kubernetes

Helm

Kafka

Feast

Redis

Airflow

Kubeflow

Triton Inference Server

Job description

NDA ищет опытного MLOps‑инженера для банка с целью построения надёжного контура вывода ML‑моделей в продакшн, их обслуживания и мониторинга в высоконагруженной среде.

Вы будете проектировать и развёртывать ML‑пайплайны, работать с Kubernetes, KServe/Seldon/BentoML/Triton, Feast/Redis, Airflow/Kubeflow, Kafka; настраивать CI/CD через GitLab CI и ArgoCD; разрабатывать FastAPI API для инференса; мониторинг Prometheus/Grafana.