Инженер ML Платформы

Что предстоит делать

Привет! Это команда ML Платформы. Мы отвечаем за стандартизацию процессов MLOps и ModelOps: разрабатываем и поддерживаем сервисы и пакеты для запуска пайплайнов машинного обучения, трекинга экспериментов, хранения и версионирования моделей и датасетов, а также инференса и мониторинга моделей. Наша команда разрабатывает сервисы для всех дата-сайентистов, адаптирует инструменты ML-инфраструктуры под потребности отдельных команд, занимается кастомными интеграциями и исследованиями. Ищем инженера, который готов вместе с нами развивать платформенную инфраструктуру и поддерживать высокий уровень инженерной культуры в компании. Наш стек • Go с платформенными интеграциями, Kubernetes, GitLab CI, PostgreSQL, Redis, ClickHouse, Kafka, Python для скриптов. Примеры задач • Поддержка совместной разработки для нескольких пользователей одновременно в jupyterhub. • Разработка сервиса по запуску интерактивных контейнеров на GPU. • Интеграция с платформенными сервисами по выделению общих хранилищ для команд. Вы будете • Разрабатывать и развивать сервисы ML-платформы. • Проектировать микросервисную архитектуру и интегрироваться с платформенными сервисами. • Участвовать в код-ревью и поддерживать качество кодовой базы. • Исследовать и внедрять новые инструменты для улучшения ML-инфраструктуры. Нам важно • Опыт коммерческой разработки на Go от трех лет, понимание тонкостей языка. • Опыт работы с Kubernetes, умение дебажить проблемы с помощью kubectl. • Понимание принципа «at least once». • Опыт проектирования микросервисной архитектуры. • Желание строить качественную ML-платформу и развивать её. Будет плюсом • Умение читать и дебажить код на Python. • Опыт работы с JupyterHub. • Опыт построения дашбордов в Grafana. • Опыт работы с ML и понимание MLOps-практик.