ML Ops и инженер инфраструктуры

Что предстоит делать

<p><strong>Мы ищем опытного ML Ops & Infrastructure Engineer для присоединения к AI-ориентированному проекту, направленному на создание технологических решений для автоматизации сложных процессов в сфере тяжелой промышленности — от строительства и горнодобывающей отрасли до энергетического сектора.</strong></p><p><strong>Команда разрабатывает надежные системы, ориентированные на AI и робототехнику, которые помогают людям выполнять сложные и потенциально опасные работы более эффективно и безопасно. Проект сочетает в себе программную инженерию, AI-инфраструктуру и реальные задачи, связанные с аппаратным обеспечением, где надежность, масштабируемость и способность работать с высоконагруженными ML-процессами являются ключевыми.</strong></p><p><strong>В этой роли вы будете тесно сотрудничать с командами Research и Engineering для создания инфраструктуры для обработки данных, обучения моделей, оценки и развертывания ML-моделей.</strong></p><p><strong>Требования:</strong> <br>— 3+ года коммерческого опыта в ML-инфраструктуре, MLOps, Data Engineering или смежных backend/инфраструктурных ролях.<br>— Уверенный опыт работы с AWS и/или GCP.<br>— Практический опыт работы с Docker и Kubernetes (K8s).<br>— Сильные навыки Python и твердые основы программной инженерии.<br>— Опыт создания и поддержки масштабируемых конвейеров данных и систем оркестрации рабочих процессов.<br>— Опыт работы с инструментами оркестрации/рабочих процессов, такими как Airflow, Argo, Kubeflow или аналогичными.<br>— Понимание распределенных вычислительных сред и ML-процессов обучения.<br>— Опыт работы с Git и bash-скриптингом.<br>— Сильные навыки решения проблем и способность работать самостоятельно в динамичной среде.<br>— Уровень английского Upper-Intermediate или выше.</p><p><strong>Будет плюсом:</strong> <br>— Опыт работы с Terraform или другими инструментами Infrastructure as Code.<br>— Знакомство с фреймворками распределенного обучения (PyTorch DDP, Ray, Horovod и т.д.).<br>— Опыт мониторинга моделей, наблюдаемости или обнаружения дрейфа данных.<br>— Опыт работы с большими объемами неструктурированных данных (видео, данные сенсоров, пространственные данные).<br>— Опыт в AI-насыщенных областях, таких как компьютерное зрение, автономные системы, робототехника или аналогичные сферы.</p><p><strong>Обязанности:<br></strong>— Проектировать, создавать и поддерживать масштабируемую ML-инфраструктуру и внутренние платформы.<br>— Разрабатывать надежные конвейеры для приема, обработки и версионирования данных.<br>— Создавать и оптимизировать среды для распределенного обучения и оценки моделей.<br>— Управлять облачными вычислительными нагрузками на AWS и/или GCP.<br>— Контейнеризировать и оркестрировать ML-нагрузки с помощью Docker и Kubernetes.<br>— Тесно сотрудничать с ML-исследователями и инженерами-программистами для улучшения процессов разработки.<br>— Повышать надежность, масштабируемость инфраструктуры и процессы развертывания.<br>— Создавать инструменты и системы, ускоряющие AI-исследования и готовность к производству.</p><p><strong>Этапы собеседования:</strong> <br>— Интервью с HR (30 минут).<br>— Техническое интервью (1 час).<br>— Интервью с заказчиком (1 час).<br>— Job offer 🎉🎉🎉</p><p><strong>Мы предлагаем:</strong> <br>— Конкурентную заработную плату.<br>— Сложные задачи и проекты.<br>— Возможности для профессионального развития и роста.<br>— Гибкий график работы.<br>— Новое оборудование.<br>— Бесплатные уроки английского языка.<br>— Занятия по настольному теннису и йоге.<br>— Наличие генераторов и Starlink в офисе.<br>— Небольшой спортзал в офисе.<br>— Столы с регулируемой высотой.<br>— Регулярная доставка фруктов в офис и другие бонусы.</p><p><strong>Давайте создавать ценность вместе!</strong></p> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/newsoft/vacancies/365182/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>