mlops engineer for risk management

HireHi; United States; Remote; USD 120,000 - 190,000; Full time

Benefits offered by this job

Медицинское страхование

Бюджет на образование

Бюджет на оздоровление

20 дней отпуска в год

Job summary

HireHi ищет ML-инженера для разработки автоматизированных IT-решений в рисковом управлении и построения производственных пайплайнов моделей. Ваша работа охватывает обучение, развёртывание и мониторинг моделей в продакшене под SLA, с тесной интеграцией с командами DS и инженерами.

Требуется 3+ года опыта, сильные навыки Python и Docker, знание Kubeflow/Argo/Metaflow, и английский не ниже B1. Предусмотрена релокация в один из хабов: Cyprus, Serbia, Georgia или Kazakhstan.

Qualifications

• 3+ года опыта в ML-инжиниринге, Data Engineering или DevOps с развёртыванием Production ML систем
• Опыт построения ML pipelines с отслеживанием экспериментов и регистром моделей
• Понимание концепций feature store и проблем train-serve consistency
• Сильные навыки Python и способность упаковывать, разворачивать и дебажить модели
• Опыт работы с Docker и оркестрацией ML-пайплайнов (Kubeflow, Argo Workflows, Metaflow)
• Навыки SQL и понимание архитектуры дата-warehouse
• Английский не ниже B1

Responsibilities

• Оценивать решения Feature Store/Feature Registry и разрабатывать архитектуру и жизненный цикл фич от эксперимента до продакшна
• Вести реализацию совместно с командами инженеров и платформами
• Проектировать, строить и владеть пайплайнами обучения и развёртывания моделей, включая отслеживание экспериментов, реестр моделей, CI/CD и передачу в прод
• Выбирать платформу (MLflow или аналоги), устанавливать версионирование и стандарты валидации, эволюцию инфраструктуры
• Определять инструменты мониторинга качества моделей и здоровья фич совместно с DS-командой
• Определять процесс оповещений и реакции

Skills

ML Engineering

Data Engineering

DevOps

Python

Docker

Kubeflow

Argo Workflows

Metaflow

MLflow

Feature Store

SQL

English (B1+)

Train-Serve Consistency

Tools

MLflow

Job description

Описание

The Risk team develops automated IT solutions for risk management, creating models and running real-time production inference under specified SLAs while integrating external services and making data-driven decisions. The Data Science team develops scoring models, including neural network-based approaches.

Задачи

• Evaluate Feature Store / Feature Registry solutions, prepare a recommendation, and design the architecture and feature lifecycle process from experiment to stable production
• Lead implementation by engineering and platform teams
• Design, build, and own ML training and deployment pipelines, including experiment tracking, model registry, model CI/CD, packaging, and handoff to production
• Select a platform such as MLflow or alternatives, establish versioning and validation standards, and continuously evolve the infrastructure
• Select tooling and set up monitoring for model quality and feature health in collaboration with the DS team
• Define the alerting and response process

Требования

• 3+ Years of experience in ML Engineering, Data Engineering, or DevOps, including hands-on deployment and maintenance of production ML systems
• Experience building ML training pipelines with experiment tracking and a model registry such as MLflow or W&B
• Understanding of feature store concepts and train-serve consistency challenges
• Strong Python skills and sufficient understanding of ML frameworks to package, serve, and debug models
• Experience with Docker and ML pipeline orchestration tools such as Kubeflow, Argo Workflows, or Metaflow
• Solid SQL skills and understanding of data warehouse architecture
• English B1 or higher

Условия

• Relocation support to one of the hubs in Cyprus, Serbia, Georgia, or Kazakhstan, including assistance for the employee and their family
• Healthcare coverage
• Education budget for language lessons, professional training, and certifications
• Wellness budget for mental health and fitness activity reimbursements
• 20 Days of annual leave and paid sick leave