MLOps-инженер

Что предстоит делать

Навыки: Ansible, CI/CD, Python, Kubernetes, Docker. Квалификация: Senior. Специализации: MLOps-инженер. Контур — экосистема для бизнеса. Наши сервисы помогают каждой третьей компании России делать рабочие процессы проще и эффективнее: вести бухгалтерию, сдавать отчетность в госорганы, обмениваться документами без бумаги, общаться друг с другом на удаленке и многое другое. С нами жизнь 3,1 миллионов предпринимателей и их сотрудников становится легче. ## О центре ИИ Центр ИИ — это подразделение Контура, которое внедряет ИИ-технологии в продукты и процессы компании. Мы поддерживаем в production более 200 ML-решений для анализа речи, компьютерного зрения и рекомендательных систем до внутренних LLM. Мы ищем MLOps-инженера в команду ModelOps для развития и поддержки инфраструктуры ИИ. Нам предстоит упрощать процессы производства ML-решений, делать R&D и внедрение новых технологий, развивать DevOps-практики для доставки ML-решений в production и организовать качественный мониторинг как продуктовых решений, так и наших внутренних. ## Технологии - Язык и фреймворки: Python, FastAPI, Celery. - Управление инфраструктурой и деплой: Ansible, Docker, Kubernetes, Helm. - CI/CD: GitLab CI/CD. - Инструменты телеметрии: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Sentry. - Базы данных: PostgreSQL, MongoDB, Redis. ## Задачи - Развивать инструменты хостинга ML-моделей: внедрять и развивать inference-движки и сопутствующую инфраструктуру, следить за мировыми трендами, делать R&D мировых решений. - Развивать ML-инфраструктуру: трекер экспериментов Clear ML, внутренние инструменты для разметки данных, векторную БД Milvus, решение для запуска распределенных вычислений, а также те инструменты и сервисы, про которые мы уже думали, но еще не внедрили. - Развивать внутренние сервисы: поддерживать планировщик вычислительных ресурсов для запуска DS-решений, бота для глубокого анализа каналов поддержки Центра ИИ и прикладные решения для управления кластерами и биллингом. ## Мы ожидаем - Опыт работы с Docker и Kubernetes для развертывания ML-моделей. - Опыт работы с Ansible. - Знание и опыт внедрения DevOps-практик: CI/CD, IaC, SRE. - Навыки работы с системами мониторинга Prometheus, Grafana, ELK. - Опыт программирования на Python на уровне понимания экосистемы, базовых библиотек и навыков написания прикладных программ. - Опыт проектирования и внедрения инфраструктурных решений. - Способность и готовность работать в условиях высокой неопределенности. ## Будут плюсами - Опыт работы в роли MLOps-инженера или аналогичной должности. - Понимание жизненного цикла ML-решений и специфики их развертывания на production. - Опыт работы с векторными БД. - Знание ML-инструментов и библиотек. - Опыт работы с GPU-серверами и диагностики проблем с GPU. ## Мы предлагаем - Уровень дохода, который зависит от ваших технических знаний и навыков. Регулярно пересматриваем зарплаты с учетом профессионального роста. Финансовые бонусы тоже есть. - Заботу о вашем комфорте. Можете работать удаленно, гибридно или в офисе, в любом случае предоставим технику и все необходимое. Если вам по душе работать из офиса — обеспечим удобным местом, зонами отдыха, кухней с полезными перекусами. - Сильное инженерное комьюнити. Регулярно проводим внутренние технические конференции, обмениваемся опытом между командами. Вы всегда найдете, с кем посоветоваться. - Возможность сменить продукт, команду или предметную область внутри компании. Поддерживаем развитие в любом направлении. - Общение на «ты» и максимум горизонтальных связей в коллективе, чтобы быстрее договариваться и решать рабочие задачи. - Возможность делиться экспертизой. Помогаем выступать на конференциях, участвовать в подкастах или видео, писать статьи. - Поддержку профессионального развития. Организуем внутреннее и внешнее обучение.