Задачи
•Администрирование и развитие систем оркестрации экспериментов и обучения моделей
•Поддержка и развитие сервисов для управления ML workflows
•Работа с системами версионирования данных и моделей
•Мониторинг и поддержка систем инференса моделей
•Развертывание и поддержка ML-сервисов в контейнеризованной среде
•Настройка CI/CD процессов для ML-проектов
•Мониторинг инфраструктуры и производительности ML-систем
•Автоматизация развертывания и управления ML-пайплайнами
•Участие в разработке внутренних инструментов для упрощения MLOps процессов
•Создание документации и регламентов для работы с ML-артефактами
•Поддержка распределенного обучения моделей
Требования
•Опыт работы с MLOps инструментами (ClearML, MLflow, Kubeflow или аналогичными) от 1 года
•Уверенное владение Python для разработки сервисов и автоматизации
•Опыт работы с контейнеризацией и оркестрацией (Docker, Kubernetes)
•Опыт работы с GPU инфраструктурой в Kubernetes
•Понимание CI/CD процессов и опыт их настройки
•Хорошее понимание процессов машинного обучения и жизненного цикла ML-моделей
•Опыт разработки веб-сервисов и API
•Знание Linux и навыки системного администрирования
Будет плюсом:
•Опыт работы с системами версионирования данных
•Понимание принципов работы современных ML-моделей
•Опыт настройки систем мониторинга
•Опыт работы с фреймворками глубокого обучения
Условия
Условий в вакансии нет
