mlops engineer в финтех

NDA; United States; Remote; USD 24,000 - 40,000; Full time

Job summary

NDA ищет эксперта по ML-инфраструктуре в РФ. Вы будете контейнеризировать ML-модели с Docker и развёртывать их в Kubernetes, а также оркестрировать пайплайны через Apache Airflow.

Задачи: обеспечение масштабируемости и отказоустойчивости ML‑сервисов on‑prem, мониторинг и логирование через Prometheus и Grafana, интеграция через REST API и Kafka, а также внедрение IaC.

Qualifications

• Глубокое владение Python и опыт промышленной эксплуатации кода (>=5 лет).
• Опыт работы с Docker и Kubernetes.
• Опыт Apache Airflow для оркестрации пайплайнов.
• Настройка CI/CD через GitLab CI или GitHub Actions.
• Опыт Prometheus и Grafana для мониторинга и логирования.
• Опыт проектирования промышленных систем и архитектуры.
• Высшее образование, отсутствие открытых ИП или ООО.

Responsibilities

• (1) Контейнеризация ML-моделей с Docker и развёртывание в Kubernetes.
• (2) Оркестрация ML пайплайнов через Apache Airflow.
• (3) Обеспечение масштабируемости и отказоустойчивости ML-сервисов on-premise.
• (4) Подключение сервисов к мониторингу и логированию через Prometheus и Grafana.
• (5) Анализ и устранение инцидентов на 3-й линии поддержки.
• (6) Настройка автомасштабирования и оптимизация ресурсов.
• (7) Интеграция ML-сервисов через REST API и Kafka.
• (8) Создание автоматизированных пайплайнов для обработки данных и тестирования моделей.
• (9) Внедрение Infrastructure as Code для ML инфраструктуры.

Skills

Python

CI/CD practices

Distributed systems design

Monitoring and logging

Incident management

Education

Высшее образование

Tools

Docker

Kubernetes

Apache Airflow

GitLab CI

GitHub Actions

Prometheus

Grafana

Job description

Описание: Описания нет

Задачи:

• Контейнеризировать ML-модели с помощью Docker и развёртывать их в Kubernetes
• Оркестрировать ML-пайплайны через Apache Airflow
• Обеспечивать масштабируемость и отказоустойчивость ML-сервисов on-premise
• Подключать сервисы к мониторингу и логированию с помощью Prometheus и Grafana
• Анализировать и устранять инциденты на третьей линии поддержки
• Оптимизировать ресурсы и настраивать автомасштабирование
• Интегрировать ML-сервисы через REST API и Kafka
• Создавать автоматизированные пайплайны для обработки данных, feature engineering и тестирования моделей
• Внедрять Infrastructure as Code для ML-инфраструктуры

Требования:

• Глубокое владение Python, от 5 лет, умение писать код для промышленной эксплуатации
• Опыт работы с Docker и Kubernetes
• Опыт работы с Apache Airflow
• Опыт настройки CI/CD для ML с GitLab CI или GitHub Actions
• Опыт работы с Prometheus, Grafana и централизованным логированием
• Опыт проектирования промышленных систем и участия в архитектуре
• Понимание лучших практик разработки и управления кодом
• Законченное высшее образование
• Отсутствие открытых ИП или ООО
• Наличие документа воинского учёта
• Опыт привлечения от 1 года
• Будет плюсом: понимание жизненного цикла ML-проектов и production ML, опыт работы с feature store и версионированием данных, базовые знания ML и методов валидации моделей, опыт работы с Apache Spark и Hadoop

Условия:

• Оклад до: 300 000 ₽/мес
• Гражданство РФ обязательно, локация - РФ