MlOps-DataOps разработчик / Проектная работа / АУТСТАФФ

Навыки: Docker, Kubernetes, Apache Airflow, Python, SQL, Git, CI/CD, Apache Kafka, Linux, ClickHouse. Квалификация: Senior. Специализации: ML разработчик.

Мы ищем опытного MlOps-DataOps разработчика для выполнения проектных задач ПО МОДЕЛИ АУТСТАФФ (подключение специалиста в команду заказчика).

Наши условия:

• Оформление по ИП/Самозанятости, удаленный формат работы, полная занятость❗️

Требования:

• Уверенный опыт с Docker и Kubernetes
• Опыт работы с Airflow (или аналогами оркестрации)
• Практика построения CI/CD для data/ML пайплайнов
• Хорошие знания Python, SQL и Git
• Опыт развёртывания ML-инфраструктуры (GPU-кластеры, хранилища, orchestration)
• Опыт работы с облачными платформами
• Понимание принципов CI/CD и автоматизации деплоя
• Опыт работы с API и понимание highload-систем
• Опыт работы со стримингом данных (Kafka / аналоги)
• Практика настройки мониторинга и логирования
• Уверенная работа в Linux
  

Будет плюсом:

• Опыт внедрения систем управления экспериментами (MLflow, ClearML)

Обязанности:

• Развивать и поддерживать инфраструктуру DWH
• Строить и развивать CI/CD-процессы для data и ML-разработки
• Разрабатывать и поддерживать пайплайны обработки данных и оркестрации (Airflow)
• Реализовывать end-to-end ML-пайплайны: от сбора данных до деплоя и мониторинга моделей
• Проектировать и развивать MLOps-платформу (выбор и интеграция инструментов)
• Разворачивать и поддерживать инфраструктуру для ML-задач: (JupyterHub + GPU, Airflow, ClickHouse, PostgreSQL, S3 и др.)
• Взаимодействовать с ML- и Data-инженерами для вывода решений в production
• Настраивать мониторинг и алёртинг: качество данных, стабильность пайплайнов, ресурсы
• Автоматизировать рутину и развивать self-service инструменты для data-команды