Lead MLOps Engineer

Стагнация и работа по регламентам — не про нас. В Звуке демократичная и свободная культура: мы практикуем гибкие методологии, совершенствуем процессы и прокачиваем наших сотрудников.

Описание вакансии

Чем предстоит заниматься

создание MLOps-практик (стенды, DevOps, процессы) для задач запуска кампаний продаж, обработки аудиоконтента, исполнения LLM: среды разработки, тестирования, инференса и мониторинга моделей в различных режимах (Batch, Streaming, Online) и использования ресурсов (CPU, GPU)

внедрение инструментов отслеживания жизненного цикла моделей и версионирования модельных артефактов (MLFlow, DVC и т.п.)

развитие LLMOps-практик (эффективное исполнение Large Language Models для ChatGPT-like решений)

участие в разработке ML-технологий кампейнинга (DE-экспертиза), Online-обработки данных

разработка Feature Store для моделей как компоненты Customer Data Platform

формирование команды ML Engineers и MLOps Engineer

помощь команде Data Scientist в части опромышливания моделей

взаимодействие со смежными командами эксплуатации (мониторинг и сопровождение) по вопросам надежности работы процессов и инфраструктуры (3-я линия поддержки)

Что мы ждем от будущего коллеги

Работа должна быть в удовольствие, поэтому мы предлагаем

Преимущества работы в аккредитованной IT-компании

Стильное рабочее пространство рядом с м. Кутузовская

Возможность выбрать удаленку или офис, время начала работы

ДМС с первого рабочего дня для тебя и твоего питомца (ведь мы обожаем животных!)

Забота о психологическом здоровье и компенсация затрат на платформе «Ясно»

Полезные завтраки, фреши и перекусы в офисе каждый день

Занятия в офисном спортзале и компенсация твоих личных затрат на спорт

Оплата участия в конференциях, скидки на изучение английского, доступ к обучающим ресурсам

Личный Бадди для быстрой адаптации в первые месяцы работы

Вечеринки с артистами в офисе и проходки на их концерты!

Возможность слушать музыку на работе, потому что музыка и есть твоя работа

опыт работы DE/ML-Engineers от 3-х лет

опыт разворачивания и настроек цепочек стендов для разработки-тестирования-исполнения моделей и витрин, отладки DevOps-труб для доставки пакетов кода моделей/витрин до стендов

опыт разработки feature store, наладки ежедневной работы потоков

опыт выстраивания DAG-pipeline исполнения витрин/моделей

опыт отладки Spark-job'ов, умение разбираться в ML-алгоритмах (бустинги. сетки, распред.вычисления, AutoML, LLM)

знание принципов организации распределённых информационных систем, алгоритмов и баз данных;
Опыт разработки REST-сервисов