Старший DevOps-инженер (в Центр MLOps-экспертизы банка)
Summary
Senior DevOps engineer building the infrastructure and platform for a bank's MLOps center of expertise (via Usetech): deploying GitLab/GitLab CI, migrating complex pipelines from Jenkins, and configuring ML-serving components (MLflow, Seldon, Airflow, JupyterHub) on bare-metal Kubernetes.
Юзтех — группа аккредитованных ИТ-компаний полного цикла разработки с многолетней экспертизой в передовых технологиях: DWH, Big Data, AI/ML, Blockchain, BI, предиктивная аналитика, цифровые двойники производства и рисков.
ГК Юзтех является технологическим партнером таких компаний, как Mail.ru, 2Gis, НЛМК, Еврохим, Го Инвест, Альфа-Банк, Сбер, ВТБ, МКБ, Самолет, Х5 retail Group, Газпромнефть, Леруа Мерлен, Ситилинк, Ланит, IBS. Также ГК разрабатывает собственные IT-продукты (Usebus, Octopus, Тил Эйчар) и флагманские проекты, которыми пользуется 70% населения страны.
Нужен прежде всего Senior DevOps — инженер. Основной фокус роли — инфраструктура и развитие платформы, а не разработка или обучение ML-моделей. Он будет заниматься развертыванием GitLab, GitLab CI и переписыванием сложных пайплайнов с Jenkins на GitLab CI. Поэтому требуется глубокое знание GitLab (CI/CD) и Jenkins — хотя бы для понимания переносимой логики.
Команды центра MLOps‑экспертизы делают MLOps-платформу для вывода моделей, но сами модели не трогают, не разрабатывают (не работают со Spark, Hadoop, кроме интеграции с K8s). У них — core-инфраструктура. MLOps здесь только в том, что они делают прикладные задачи для машинного обучения, — настраивают компоненты: MLflow, препроцессоры, постпроцессоры, Seldon — всё, что нужно в пайплайне для разворачивания моделей.
Основной стек центра: Jupyterhub, Airflow, MLflow, Seldon, Python, Kubernetes, GitLab CI, Kafka, Redis, PostgreSQL
Задачи:
- конфигурировать и разворачивать инфраструктурные компоненты
- адаптировать/разрабатывать с нуля автоматизированные пайплайны под актуальные бизнес-задачи (MLOps, AutoML)
- создавать и поддерживать пользовательские инструменты для работы в едином ML-контуре применения и обучения
- масштабировать разрабатываемые системы и инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения
Важные знания и опыт:
- опыт работы в DevOps от 5 лет (Docker, Helm, GitLab и GitLab CI; Jenkins, Argo CD, Python);
- опыт администрирования Kubernetes от 2 лет (bare-metal, а не облачные managed-решения)
- опыт автоматизации CI/CD для ML‑проектов
- опыт с Kafka
- опыт с ELK — стеком
Будет преимуществом:
- опыт с MLOps стеком (Airflow, Jupyterhub, Seldon, MLflow)
Мы предоставим:
- карьерную и профессиональную возможность в стабильной, аккредитованной ИТ-компании;
- расширенный полис ДМС со стоматологией, корпоративного психолога;
- обучение, сертификацию, онлайн‑изучение английского;
- доступ к корпоративной библиотеке и к корпоративному университету;
- внутрикорпоративные профильные коммьюнити;
- заботу о детях сотрудников: корпоративные скидки, подарки, детские дни;
- геймифицированную программу лояльности: поверь, ты будешь в восторге от нашего корпоративного магазина!
- корпоративную жизнь: мы много работаем и классно отдыхаем!
Мы рассмотрим ваше резюме в течение 3-х рабочих дней.