Старший инженер MLOps в Kultprosvet

Привет! Мы — Культпросвет — команда неравнодушных веб- и мобильных разработчиков программного обеспечения.

Сейчас мы расширяемся и приглашаем талантливого старшего инженера MLOps присоединиться к нашей команде. Вы будете играть важную роль в проектировании, создании и внедрении собственных моделей машинного обучения для решения различных проблем здравоохранения. Мы ищем специалистов, способных создавать сложные архитектуры машинного обучения и операций, которые учитывают сложные бизнес-правила и рабочие процессы и способствуют выполнению нашей миссии хорошо продуманными и высокопроизводительными решениями.

Требования :

- более 6 лет опыта в отрасли, включая разработку программного обеспечения в области машинного обучения, глубокого обучения, инфраструктуры машинного обучения, а также работу с большими наборами данных и системами;

- Опыт работы с сервисами облачных вычислений AWS, использование их возможностей для эффективного развертывания машинного обучения;

- Знание языков программирования Python, SQL;

- Знание разработки Restful API, особенно с такими платформами, как FastAPI;

- Знакомство с технологиями контейнеризации, включая Docker, Kubernetes или AWS ECS, чтобы облегчить развертывание и управление приложениями машинного обучения;

- Опыт работы с данными и конвейерами данных обязателен, как и такие технологии, как (Airflow, MWAA, Mage, Ray и т. д.);

– Способность ориентироваться и обсуждать различные варианты CI/CD, экспериментирования и обучения моделям в облачной инфраструктуре AWS;

– Хорошее понимание комплексных развернутых сервисов машинного обучения. и конвейеры, включая тестирование, мониторинг и решение таких проблем, как дрейф моделей и покрытие;

- Знакомство с системами контроля версий, такими как Git, для эффективного управления репозиториями кода и совместной работы с членами команды;

- Способность внедрять конвейеры Terraform или Cloudformation и предыдущий опыт работы с инструментами «инфраструктура как код»;

- Опыт масштабирования и развертывания рекомендательных систем, обеспечение их эффективной работы и производительности;

- Эта квалификация позволит вам эффективно вносить вклад в нашу команду, разрабатывая, развертывая и масштабируя решения машинного обучения с использованием облачных платформ, автоматизации и лучших практик машинного обучения/операций;

- Отличные навыки устного и письменного английского общения. .

Обязанности:

- Сотрудничать с учеными по данным, чтобы понять вариант использования и разработать систему развертывания, которая лучше всего соответствует их модели машинного обучения;

– Тесное сотрудничество с командами платформы и Data Ops для создания процессов непрерывной интеграции и непрерывного развертывания (CI/CD) для команды обработки данных и машинного обучения;

– Рассмотреть возможность оптимизации затрат и внедрить методы автоматизации для минимизации затрат, где это применимо;

– Обеспечить обучение и наставничество для ученых, работающих с данными, по передовым практикам развертывания и методам обучения моделей;

– Разрабатывать и поддерживать автоматизированные системы. Конвейеры машинного обучения для эффективного обучения, тестирования и развертывания моделей;

– Совместная работа с программным обеспечением.команды реинженеров и DevOps для обеспечения плавной интеграции моделей ML в производственные системы;

- Упрощение процессов разработки функций, обеспечение согласованности данных во время обучения модели и обслуживание через интегрированные хранилища функций;

- Масштабирование и развертывание инфраструктуры для поддержки сценариев пакетного вывода и вывода в реальном времени;

- Определить, документировать, автоматизировать и разработать процессы для повторяющихся задач;

- Вы будете участвовать в инжиниринг Scrum-церемоний и взять на себя инициативу по разработке архитектуры продукта ML/Ops.

Что мы предлагаем:

- Сложные задачи и проекты для профессионального роста;

- Дружный коллектив на рабочем месте и здоровая окружающая среда;

- Конкурентоспособная заработная плата;

- Оплачиваемый отпуск и больничные;

- Социальный пакет (в т.ч. медстраховка и т.п.).

Местоположение: Днепр (офис или удаленка).