mlops engineer для платформ машинного обучения

NDA; United States; Remote; USD 120.000 - 170.000; Vollzeit

Zusammenfassung

NDA ищет инженера MLOps для разработки и поддержки современных ML-платформ, фокусируясь на больших языковых моделях, RAG конвейерах и мультиагентных системах. Позиция предусматривает работу с Airflow, Docker и Kubernetes, а также CI/CD для моделей и сервисов.

Требуется опыт работы с MLflow, ClearML, Kubeflow и DVC, знание LangChain/LangGraph/LlamaIndex и API крупных провайдеров LLM. Аутстаффинг/внешнее сотрудничество, США.

Qualifikationen

• Глубоко понимать Docker и Kubernetes
• Иметь опыт построения CI/CD для ML
• Владеть инструментами MLOps: MLflow, ClearML, Kubeflow, DVC
• Понимать LangChain, LangGraph и LlamaIndex
• Иметь опыт поддержки инфраструктуры мультиагентных систем
• Понимать принципы RAG и промптов
• Опыт работы с API крупных языковых моделей (OpenAI и аналоги)
• Уверенно работать с Apache Airflow
• Опыт мониторинга ML-систем и инерции данных

Aufgaben

• Строить, развивать и поддерживать MLOps‑платформы для ML
• Оркестрировать ML‑конвейеры и обработку данных через Apache Airflow
• Внедрять и поддерживать инструменты отслеживания экспериментов: MLflow, ClearML, Kubeflow, DVC
• Настраивать и поддерживать CI/CD процессы для моделей и сервисов
• Поддерживать инфраструктуру мультиагентных систем, конвейеров RAG и приложений с LLM
• Настраивать мониторинг и наблюдаемость систем ML и инференса

Kenntnisse

Docker

Kubernetes

CI/CD для ML

MLflow

ClearML

Kubeflow

DVC

LangChain

LangGraph

LlamaIndex

Apache Airflow

Multi-agent systems

Python scripting

RAG

Tools

MLflow

ClearML

Kubeflow

DVC

LangChain

LangGraph

LlamaIndex

Apache Airflow

Jobbeschreibung

Описание:

Проект посвящён построению и развитию современных MLOps-платформ для машинного обучения с фокусом на решения с большими языковыми моделями, конвейеры RAG и мультиагентные системы.

Задачи:

• Строить, развивать и поддерживать MLOps-платформы для машинного обучения
• Оркестрировать ML-конвейеры и процессы обработки данных с помощью Apache Airflow
• Внедрять и поддерживать инструменты отслеживания экспериментов, версионирования данных и моделей: MLflow, ClearML, Kubeflow, DVC
• Настраивать и поддерживать CI/CD-процессы для моделей машинного обучения и сервисов
• Поддерживать инфраструктуру разработки и развёртывания мультиагентных систем, конвейеров RAG и приложений с большими языковыми моделями
• Настраивать мониторинг и наблюдаемость для сервисов машинного обучения и инференса больших языковых моделей

Требования:

• Глубоко понимать Docker и Kubernetes и иметь опыт работы с ними
• Иметь опыт построения CI/CD для машинного обучения, включая конвейеры обучения и развёртывания моделей
• Владеть инструментами MLOps: MLflow, ClearML, Kubeflow, DVC
• Понимать и использовать LangChain, LangGraph и LlamaIndex
• Иметь опыт поддержки инфраструктуры мультиагентных систем и автономных агентов
• Понимать принципы RAG, MCP, разработки промптов и использования инструментов
• Иметь опыт работы с API поставщиков больших языковых моделей, включая OpenAI и аналоги
• Уверенно работать с Apache Airflow
• Иметь опыт настройки мониторинга и наблюдаемости систем машинного обучения, включая метрики качества моделей, дрейф данных, задержку и пропускную способность
• Рассматриваются кандидаты с релевантностью опыта от 85%
• Будет плюсом: опыт оптимизации инференса больших языковых моделей, знание Python для скриптов автоматизации и пользовательских операторов Airflow, понимание векторных баз данных и их эксплуатации

Условия:

Аутстаффинговая позиция