Просмотр вакансии

Юзтех – группа аккредитованных ИТ-компаний полного цикла разработки с многолетней экспертизой в передовых технологиях: DWH, BigData, AI/ML, Blockchain, BI, предиктивная аналитика, цифровые двойники производства и рисков.

ГК Юзтех является технологическим партнером таких компаний, как Mail.ru, 2Gis, НЛМК, Еврохим, Го Инвест, Альфа-Банк, Сбер, ВТБ, МКБ, Самолет, Х5 retail Group, Газпромнефть, Леруа Мерлен, Ситилинк, Ланит, IBS. Также, ГК разрабатывает собственные IT-продукты (Usebus, Octopus, Тил Эйчар) и флагманские проекты, которыми пользуется 70% населения страны.

Приглашаем Старшего Devops/MLOps-инженера в Центр развития MlOps экспертизы банка в команду развития (не на сопровождение, дежурств не предполагается). Нужен сильный Devops - инженер с желанием развиваться в MLOps.

Центр развития MLOpsэкспертизы создает и поддерживает единую MLOpsэкосистему, которая обеспечивает полный жизненный цикл моделей машинного обучения — от обучения до продакшена и мониторинга.

Основной стек центра: Jupyterhub\Coder, Airflow, ArgoWF, MLflow, Seldon core, Python, Hadoop (spark, hdfs), Docker, OpenShift/Kubernetes, longhorn, Jenkins, Kafka, Redis, PostgreSQL

О команде (стриме): это инфраструктурное подразделение: работают с системами исполнения моделей, HPC-кластерами, MMS, интеграциями. Задачи большие, сложные, масштабные. Разрабатывают инструменты для MLops-платформы, которыми потом будут пользоваться другие.

Задачи:

• лидировать стрим MLOps проектов. Мы ищем "играющего тренера". В управлении будет мини- команда (2-3 чел) Эта мини-команда будет плотно взаимодействовать с другой мини-командой, которая занимается пайплайнами. В перспективе возможно их объединение в одну большую команду. Менеджерская часть — примерно 20% усилий. Ещё около 20% - на взаимодействие с другими командами, коммуникацию. Остальные 60% — это техническая инженерная работа.
• конфигурировать и разворачивать инфраструктурные компоненты
• адаптировать/разрабатывать с нуля автоматизированные пайплайны под актуальные бизнес-задачи (MLOps, AutoML)
• создавать и поддерживать пользовательские инструменты для работы в едином ML-контуре применения и обучения
• масштабировать разрабатываемые системы и инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения

Важные знания и опыт:

• опыт работы в DevOps от 4 лет (Docker, Helm, Jenkins / GitLab CI, Python);
• опыт администрирования Kubernetes от 2 лет;
• опыт автоматизации CI/CD для MLпроектов;
• опыт с Kafka;
• практическое знакомство с ELK - стеком

Будет преимуществом:

• опыт с ML / MLOps инструментами (Airflow, JupyterHub, MLflow, Seldon, CUDA). Навыки в MLOps — не основное требование. В основе команда больше похожа на девопсов, так как строят инфраструктуру и конвейеры поставки, а не работают напрямую с моделями. Есть интеграция с MLflow, Spark, Hadoop, но этому можно будет научиться в процессе.
• опыт в роли лида небольшой команды/старшего специалиста (например, если растил джунов или стажёров в рамках своих обязанностей, но не был формально лидом - этого достаточно)

Мы предоставим:

• карьерную и профессиональную возможность в стабильной, аккредитованной ИТ-компании;
• расширенный полис ДМС со стоматологией, корпоративного психолога;
• обучение, сертификацию, онлайнизучение английского;
• доступ к корпоративной библиотеке и к корпоративному университету;
• внутрикорпоративные профильные коммьюнити;
• заботу о детях сотрудников: корпоративные скидки, подарки, детские дни;
• геймифицированную программу лояльности: поверь, ты будешь в восторге от нашего корпоративного магазина!
• корпоративную жизнь: мы много работаем и классно отдыхаем!

Мы рассмотрим ваше резюме в течение 3-х рабочих дней.