Описание
Привет! Это команда ML Платформы. Мы отвечаем за стандартизацию процессов MLOps и ModelOps: разрабатываем и поддерживаем сервисы и пакеты для запуска пайплайнов машинного обучения, трекинга экспериментов, хранения и версионирования моделей и датасетов, а также инференса и мониторинга моделей. Наша команда разрабатывает сервисы для всех дата-сайентистов, адаптирует инструменты ML-инфраструктуры под потребности отдельных команд, занимается кастомными интеграциями и исследованиями. Ищем инженера, который готов вместе с нами развивать платформенную инфраструктуру и поддерживать высокий уровень инженерной культуры в компании.
Задачи
•Поддержка совместной разработки для нескольких пользователей одновременно в jupyterhub.
•Разработка сервиса по запуску интерактивных контейнеров на GPU.
•Интеграция с платформенными сервисами по выделению общих хранилищ для команд.
•Разрабатывать и развивать сервисы ML-платформы.
•Проектировать микросервисную архитектуру и интегрироваться с платформенными сервисами.
•Участвовать в код-ревью и поддерживать качество кодовой базы.
•Исследовать и внедрять новые инструменты для улучшения ML-инфраструктуры.
Требования
•Опыт коммерческой разработки на Go от трёх лет, понимание тонкостей языка.
•Опыт работы с Kubernetes, умение дебажить проблемы с помощью kubectl.
•Понимание принципа «at least once».
•Опыт проектирования микросервисной архитектуры.
•Желание строить качественную ML-платформу и развивать её.
Будет плюсом
•Умение читать и дебажить код на Python.
•Опыт работы с JupyterHub.
•Опыт построения дашбордов в Grafana.
•Опыт работы с ML и понимание MLOps-практик.
Условия
Условий в вакансии нет.
