Senior DBA / MLOps Engineer
Selecty (КА)Удаленно (Только РФ)
от 350 000 рублей
SeniorRemoteКачество текста 5/5
Data EngineerKafkaKubernetesNoSQLPostgreSQLPythonElasticsearchRedisDocker7д
Центр развития MLOps-экспертизы команды банка.
Команда развивает единую MLOps-экосистему для полного жизненного цикла ML-моделей и AI-сервисов.
Основные направления:
• Среда разработки моделей и пайплайны train/inference
• Среда исполнения моделей и пайплайны доставки
• Платформа немодельных сервисов
• Feature Store
• AutoML и AlfaPredict
• A/B тестирование
• RAG / LLMOps
• Система обработки документов с использованием ИИ
Чем предстоит заниматься:
• Оптимизировать настройки баз данных для Big Data и Streaming Feature Store
• Конфигурировать и разворачивать инфраструктурные компоненты
• Создавать и поддерживать пользовательские инструменты для работы в едином ML-контуре обучения и применения моделей
• Масштабировать системы и инструменты управления жизненным циклом ML-моделей
• Развивать и поддерживать инфраструктуру централизованной MLOps-платформы
• Взаимодействовать с командами разработки, аналитики и Data Science
Ожидания от кандидата:
• Опыт конфигурирования и оптимизации Big Data-решений от 2 лет
• Опыт работы DevOps-инженером от 3 лет
• Уверенные навыки работы с Docker, Helm, Jenkins/GitLab CI, Python
• Опыт работы с Hadoop, Spark, Kafka, ELK
• Опыт администрирования Kubernetes и/или MLOps-решений
• Понимание инфраструктурных процессов и принципов автоматизации
Стек:
Spark, PostgreSQL, Cassandra, ScyllaDB, Tarantool, Airflow, Argo Workflows, S3/MinIO, Python, Hadoop (Spark, HDFS), Docker, OpenShift, Kubernetes, Longhorn, Jenkins, Kafka, Redis
Условия:
-ДМС со стоматологией
-Компенсация фитнеса
-Скидки на курсы английского (Skyeng) и в кино
-Индексация зарплаты
-Современная техника для работы
-IT-аккредитация
Команда развивает единую MLOps-экосистему для полного жизненного цикла ML-моделей и AI-сервисов.
Основные направления:
• Среда разработки моделей и пайплайны train/inference
• Среда исполнения моделей и пайплайны доставки
• Платформа немодельных сервисов
• Feature Store
• AutoML и AlfaPredict
• A/B тестирование
• RAG / LLMOps
• Система обработки документов с использованием ИИ
Чем предстоит заниматься:
• Оптимизировать настройки баз данных для Big Data и Streaming Feature Store
• Конфигурировать и разворачивать инфраструктурные компоненты
• Создавать и поддерживать пользовательские инструменты для работы в едином ML-контуре обучения и применения моделей
• Масштабировать системы и инструменты управления жизненным циклом ML-моделей
• Развивать и поддерживать инфраструктуру централизованной MLOps-платформы
• Взаимодействовать с командами разработки, аналитики и Data Science
Ожидания от кандидата:
• Опыт конфигурирования и оптимизации Big Data-решений от 2 лет
• Опыт работы DevOps-инженером от 3 лет
• Уверенные навыки работы с Docker, Helm, Jenkins/GitLab CI, Python
• Опыт работы с Hadoop, Spark, Kafka, ELK
• Опыт администрирования Kubernetes и/или MLOps-решений
• Понимание инфраструктурных процессов и принципов автоматизации
Стек:
Spark, PostgreSQL, Cassandra, ScyllaDB, Tarantool, Airflow, Argo Workflows, S3/MinIO, Python, Hadoop (Spark, HDFS), Docker, OpenShift, Kubernetes, Longhorn, Jenkins, Kafka, Redis
Условия:
-ДМС со стоматологией
-Компенсация фитнеса
-Скидки на курсы английского (Skyeng) и в кино
-Индексация зарплаты
-Современная техника для работы
-IT-аккредитация