MLOps-инженер для ML-решений банка

NDA; Stati Uniti; Remoto; USD 22.000 - 44.000; Tempo pieno

Vantaggi offerti da questo lavoro

ДМС с покрытием стоматологии

Фитнес‑компенсация

Скидки на курсы английского Skyeng

Скидки на кино

Регулярная индексация зарплаты

Современная техника для работы

Descrizione del lavoro

НДA разрабатывает ML‑решения для банковских подразделений на основе CV, NLP, RAG и других технологий. Команда обеспечивает полный цикл внедрения моделей — от прототипирования и обучения до эксплуатации и поддержки.

Кандидат будет внедрять и разворачивать ML‑сервисы, работать с REST API, Docker, Kubernetes и Airflow, следить за жизненным циклом моделей и обеспечивать стабильную работу в production.

Competenze

• Обязательно оконченное высшее образование.
• Не должно быть открытого ИП в сфере ИТ.
• Для военнообязанных наличие военного билета/приписного удостоверения.
• Опыт работы с Python от 3 лет.
• Опыт разработки REST API, Kafka, Docker, Kubernetes и Airflow.
• Понимание микросервисной архитектуры и сетевого взаимодействия.
• Понимание жизненного цикла ML-моделей и работы команд по данным.
• Опыт внедрения ML-моделей в production/MLOps.
• Уверенное знание SQL.
• Будут плюсом Hadoop, Spark, MLflow, CI/CD, Prometheus, Grafana, RAG и векторные базы данных.

Mansioni

• Внедрять и сопровождать ML-модели в production.
• Разрабатывать и поддерживать ML/MLOps‑пайплайны.
• Контейнеризировать и развёртывать ML‑сервисы в Kubernetes.
• Оркестрировать пайплайны через Airflow.
• Интегрировать ML‑сервисы через REST API и Kafka.
• Автоматизировать retraining и CI/CD процессы.
• Мониторить качество моделей и устранять инциденты.
• Рефакторить и адаптировать код специалистов по данным для production.
• Участвовать в разработке новых ML‑решений и исследовательских задачах.

Conoscenze

Python

REST API development

ML lifecycle

ML/MLOps

SQL

Microservices

Kafka

Formazione

Высшее образование

Strumenti

Docker

Kubernetes

Apache Airflow

Kafka

Descrizione del lavoro

Описание

Стрим разрабатывает ML-решения для подразделений банка на базе CV, NLP, RAG и других ML-технологий. Команда обеспечивает полный цикл внедрения моделей: от прототипирования и обучения до промышленной эксплуатации и сопровождения.

Задачи

• Внедрять и сопровождать ML-модели в production
• Разрабатывать и поддерживать ML/MLOps-пайплайны
• Контейнеризировать и развёртывать ML-сервисы в Kubernetes
• Оркестрировать пайплайны через Airflow
• Интегрировать ML-сервисы через REST API и Kafka
• Автоматизировать retraining и CI/CD-процессы
• Мониторить качество моделей и устранять инциденты
• Рефакторить и адаптировать код специалистов по данным для production
• Участвовать в разработке новых ML-решений и исследовательских задачах

Требования

• Обязательно оконченное высшее образование
• Не должно быть открытого ИП в сфере ИТ
• Для военнообязанных обязательно наличие военного билета или приписного удостоверения
• Опыт работы с Python от 3 лет
• Опыт разработки REST API, Kafka, Docker, Kubernetes и Apache Airflow
• Понимание микросервисной архитектуры и сетевого взаимодействия
• Понимание жизненного цикла ML-моделей и работы команд специалистов по данным
• Опыт внедрения ML-моделей в production или MLOps
• Уверенное знание SQL
• Будет плюсом: Hadoop, Spark, MLflow, CI/CD, Prometheus, Grafana, RAG и векторные базы данных

Условия

• Оформление по ТК РФ
• ДМС с покрытием стоматологии
• Компенсация фитнеса
• Скидки на курсы английского в Skyeng и в кино
• Регулярная индексация зарплаты
• Современная техника для работы