Описание
Компания строит SaaS-платформу для биофармацевтических и научных команд, которая опирается на AI и научные модели.
Задачи
•Отвечать за архитектуру ML-платформы, определять стандарты и инструменты для других команд
•Строить и оркестрировать ML-воркфлоу с использованием Flyte, Airflow или аналогичных инструментов
•Управлять трекингом экспериментов, реестрами моделей и артефактами
•Обеспечивать воспроизводимость и прослеживаемость (lineage) по мере развития платформы
•Валидировать и мониторить поведение моделей в продакшене
•Управлять Kubernetes, Docker и облачной инфраструктурой для обучения и инференса
•Строить CI/CD для ML- и data-пайплайнов
•Улучшать наблюдаемость, governance и надёжность платформы
•Работать с учёными и инженерами, превращая повторяющиеся потребности в возможности платформы
Требования
•Не менее 5 лет опыта в MLOps, ML platform, data platform или platform engineering
•Инженерный склад мышления и искренний интерес к научной составляющей продукта
•Практический опыт создания платформ, используемых другими командами
•Сильные навыки Python и прочные практики production-разработки
•Практический опыт с Kubernetes, Docker и CI/CD
•Опыт с оркестрацией воркфлоу и трекингом экспериментов
•Хорошее понимание data-пайплайнов, качества данных, версионирования и lineage
•Достаточные знания ML, чтобы уверенно работать с разработчиками моделей
•Умение принимать решения, формулировать предположения и ясно объяснять трейд-оффы
•Мотивация сфокусироваться на платформенной работе и развиваться в этом направлении долгосрочно
Будет плюсом
Flyte, MLflow, DVC, Kubeflow или аналогичные инструменты; Terraform или другие инструменты infrastructure-as-code; AWS, Azure или GCP; Spark, Airflow, dbt или streaming; опыт с большими, сложными или научными датасетами; опыт в biotech, pharma или других регулируемых средах; GxP
Условия
Условий в вакансии нет
