MLOps Engineer

Что предстоит делать

<p><strong>MLOps Engineer (Middle+ / Senior)</strong></p><p>📍 Киев / Украина</p><p>🛡 Бронирование</p><p><br>Мы расширяем R&amp;D-команду и ищем инженера, который поможет построить <nobr>ML-инфраструктуру.</nobr></p><h3>Основные направления:</h3><ul><li>Построение MLOps-инфраструктуры для R&amp;D-команды.</li><li>Автоматизация обучения, тестирования и развертывания <nobr>ML-моделей.</nobr></li><li>Управление датасетами, моделями и экспериментами.</li><li>GPU-инфраструктура для Computer Vision и Deep Learning.</li><li>Оптимизация и развертывание моделей на embedded-платформах.</li><li>Обеспечение воспроизводимости и стабильности <nobr>ML-пайплайнов.</nobr></li></ul><h3>Обязанности:</h3><ul><li>Проектирование и внедрение MLOps-архитектуры практически с нуля.</li><li>Настройка Linux-серверов и GPU-сред для обучения и inference <nobr>ML-моделей.</nobr></li><li>Построение автоматизированных CI/CD-процессов для <nobr>ML-проектов.</nobr></li><li>Внедрение MLflow, DVC или аналогичных систем для управления экспериментами, датасетами и моделями.</li><li>Организация версионирования данных, моделей, конфигураций и результатов экспериментов.</li><li>Автоматизация подготовки датасетов, обучения, валидации и тестирования моделей.</li><li>Контейнеризация <nobr>ML-сервисов</nobr> с помощью Docker.</li><li>Оптимизация использования GPU, вычислительных ресурсов и сред выполнения.</li><li>Организация процессов экспорта, оптимизации и развертывания моделей на NVIDIA Jetson и других embedded-платформах.</li><li>Мониторинг производительности, стабильности и качества <nobr>ML-систем.</nobr></li><li>Сотрудничество с ML/CV-инженерами, embedded-разработчиками и техническими руководителями.</li></ul><h3>Требования:</h3><ul><li>3+ года коммерческого опыта в MLOps, DevOps для ML или ML Engineering.</li><li>Уверенное владение Linux, Python, Bash.</li><li>Практический опыт работы с Docker, Git и CI/CD.</li><li>Опыт администрирования GPU-серверов и настройки CUDA-сред.</li><li>Понимание жизненного цикла <nobr>ML-моделей:</nobr> подготовка данных, обучение, валидация, развертывание.</li><li>Опыт использования PyTorch и инструментов <nobr>ML-экосистемы.</nobr></li><li>Практические навыки работы с MLflow, DVC или аналогичными решениями.</li><li>Понимание принципов версионирования датасетов, моделей и экспериментов.</li><li>Знание принципов построения воспроизводимых <nobr>ML-пайплайнов.</nobr></li><li>Способность самостоятельно проектировать технические решения, документировать их и внедрять в работу команды.</li></ul><h3>Преимущества:</h3><ul><li>Опыт работы с Computer Vision, Deep Learning и системами реального времени.</li><li>Знание ONNX, TensorRT, OpenVINO.</li><li>Практический опыт работы с CUDA и оптимизацией использования GPU.</li><li>Kubernetes, NVIDIA Container Toolkit.</li><li>Опыт работы с большими <nobr>CV-датасетами,</nobr> их подготовкой и версионированием.</li><li>Опыт построения model registry и автоматизированных процессов оценки моделей.</li><li>Интеграция <nobr>ML-пайплайнов</nobr> с embedded-системами и робототехническими платформами.</li><li>Опыт работы с ROS2, системами автономной навигации или робототехникой.</li><li>Опыт создания <nobr>ML-инфраструктуры</nobr> с начального этапа.</li></ul><h3>Предлагаем:</h3><ul><li><strong>Участие в R&amp;D-проектах двойного назначения.</strong> Работа с технологиями Computer Vision, AI и автономной робототехники, которые используются для решения практических задач.</li><li><strong>Возможность построить MLOps-инфраструктуру с нуля.</strong> Вы сможете определять архитектуру, инструменты, стандарты и подходы, которые будет использовать команда.</li><li><strong>Влияние на технические решения.</strong> Прямой контакт с ML/CV-разработчиками, embedded-инженерами и техническими руководителями.</li><li><strong>Современную вычислительную инфраструктуру.</strong> Доступ к GPU-ресурсам, оборудованию для тестирования и необходимым инструментам разработки.</li><li><strong>Гибкий формат сотрудничества.</strong> Полная занятость, Украина. Формат работы согласовываем индивидуально.</li><li><strong>Конкурентное вознаграждение.</strong> Уровень компенсации определяем в зависимости от опыта, компетенций и ответственности.</li><li><strong>Бронирование от мобилизации.</strong> В соответствии с действующим законодательством и при условии соответствия кандидата установленным требованиям.</li><li><strong>Возможность профессионального развития.</strong> Работа с практическими задачами на пересечении Machine Learning, Computer Vision, GPU Computing и Embedded AI.</li><li><strong>Команду без лишней бюрократии.</strong> Самостоятельность в принятии решений, короткие циклы разработки и ориентация на результат.</li></ul><h3>Кого мы ищем:</h3><p>Нам нужен не просто инженер, который настраивает серверы, Docker и CI/CD.</p><p>Мы ищем специалиста, который понимает специфику Machine Learning, способен построить инженерную систему вокруг <nobr>ML-разработки</nobr> и обеспечить прогнозируемый путь от эксперимента до проверенной модели на реальном оборудовании.</p><p>Эта позиция предполагает значительную техническую самостоятельность, ответственность за архитектуру и возможность непосредственно влиять на развитие AI-продуктов.</p><p>📩 <strong>Отправляйте резюме — </strong><a href="mailto:[email protected]"><strong>[email protected]</strong></a></p> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/talan-systems/vacancies/379138/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>