MLOps-инженер: Развертывание ML в продакшн, Kubernetes

NDA; EE. UU.; A distancia; USD 22.000 - 44.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

ДМС с покрытием стоматологии

Фитнес‑компенсация

Скидки на курсы английского Skyeng

Скидки на кино

Регулярная индексация зарплаты

Современная техника для работы

Descripción de la vacante

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.

Formación

• 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.

Responsabilidades

• 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.

Conocimientos

Python

REST API development

ML lifecycle

ML/MLOps

SQL

Microservices

Kafka

Educación

Высшее образование

Herramientas

Docker

Kubernetes

Apache Airflow

Kafka

Descripción del empleo

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.