Просмотр вакансии

Мы набираем команду для крупной американской компании — мирового лидера в производстве спецтехники, промышленного оборудования и машин с 1886 года. Предстоит разрабатывать платформу для полного цикла разработки и эксплуатации ML/AI-моделей, помогая бизнесу принимать data-driven решения.

Задачи:

• Разрабатывать масштабируемые и безопасные MLOps-платформы для развертывания ML-моделей в production.

• Создавать инструменты для Data Science-команд (CI/CD, мониторинг дрифта, feature stores).

• Автоматизировать тестирование, валидацию и деплой моделей (Kubernetes, MLflow, Kubeflow).

• Оптимизировать контейнеризацию и оркестрацию (Docker, Helm, Terraform).

• Внедрять best practices MLOps и обучать команды.

• Участвовать в архитектурных решениях (облако Azure).

• Менторить Junior-инженеров и вести техническую экспертизу в команде.

Ключевые требования

• 7+ лет в ML/Data Engineering или MLOps (или 5+ лет + магистратура).

• Глубокие знания:

  • Python/R, SQL, облачные платформы (Azure).

  • MLOps-стек: MLflow, Kubeflow, Seldon, Feast/Tecton.

  • DevOps: CI/CD (Jenkins, Azure DevOps), Git, Docker/K8s.

  • Terraform, Terragrunt.

• Опыт менторства и работы в Agile (Scrum/Kanban).

• Умение переводить бизнес-задачи в технические решения.

Будет плюсом:

• Знание Evidently AI для мониторинга моделей.

• Опыт с Langfuse или LLM-инференсом.

• Умение работать с высоконагруженными ML-системами.

Условия:

Удалённая работа;
Гибкий график, комфортный баланс работы и жизни;
Чёткие процессы, дружелюбная атмосфера;
Высокий уровень зарплаты в иностранной валюте.