MLOps Lead в Yandex Crowd
Yandex Crowd — крупный инфраструктурный сервис Яндекса. Ищем MLOps-лида, который соберёт команду и выстроит инфраструктуру и процессы для наших ML-решений. Откликайтесь, если работали с Docker и Kubernetes, руководили созданием бэкенд-сервисов и разбираетесь в полном жизненном цикле ML-моделей.Автоматизация ML-процессов
Вам предстоит создавать эффективные автоматизированные пайплайны для обучения, тестирования и развёртывания ML-моделей, внедрять CI/CD и современные инструменты управления ML-процессами. Стабильность и доступность моделей
Вам нужно будет обеспечивать стабильную работу моделей в продакшне, контролировать их состояние и гарантировать, что сервисы будут доступны для пользователей и отказоустойчивы. Развитие ML-платформы
Вам предстоит определить техническое видение развития ML-платформы в Yandex Crowd и инструментов для Data Scientist, выстроить процессы, чтобы быстро и эффективно запускать новые решения, сократить время вывода их на рынок и масштабировать лучшие практики внутренней инфраструктуры. Развитие команды MLOps-инженеров
Вы будете формировать и развивать команду MLOps-инженеров: нанимать сотрудников, быть для них наставником, передавать экспертный опыт, распределять задачи и способствовать их профессиональному росту.* Работали в команде над разработкой на Python * Руководили созданием и поддержкой бэкенд-сервисов * Организовывали и внедряли системы мониторинга и логирования * Умеете работать с Docker и Kubernetes * Разбираетесь в полном жизненном цикле ML-моделей, выводе их в продакшн * Способны принимать архитектурные решения* Руководили построением или эволюцией CI/CD-процессов * Внедряли инструменты для управления GenAI-решениями: RAG, агенты, LLM-пайплайны * Занимались построением внутренних ML-платформ или сложных ML-продуктовых инструментов
Вам предстоит создавать эффективные автоматизированные пайплайны для обучения, тестирования и развёртывания ML-моделей, внедрять CI/CD и современные инструменты управления ML-процессами. Стабильность и доступность моделей
Вам нужно будет обеспечивать стабильную работу моделей в продакшне, контролировать их состояние и гарантировать, что сервисы будут доступны для пользователей и отказоустойчивы. Развитие ML-платформы
Вам предстоит определить техническое видение развития ML-платформы в Yandex Crowd и инструментов для Data Scientist, выстроить процессы, чтобы быстро и эффективно запускать новые решения, сократить время вывода их на рынок и масштабировать лучшие практики внутренней инфраструктуры. Развитие команды MLOps-инженеров
Вы будете формировать и развивать команду MLOps-инженеров: нанимать сотрудников, быть для них наставником, передавать экспертный опыт, распределять задачи и способствовать их профессиональному росту.* Работали в команде над разработкой на Python * Руководили созданием и поддержкой бэкенд-сервисов * Организовывали и внедряли системы мониторинга и логирования * Умеете работать с Docker и Kubernetes * Разбираетесь в полном жизненном цикле ML-моделей, выводе их в продакшн * Способны принимать архитектурные решения* Руководили построением или эволюцией CI/CD-процессов * Внедряли инструменты для управления GenAI-решениями: RAG, агенты, LLM-пайплайны * Занимались построением внутренних ML-платформ или сложных ML-продуктовых инструментов