Старший инженер MLOps

Что предстоит делать

<p>В SPD Technology мы объединяем команду единомышленников, движимых желанием приносить пользу своей работой, объединенных стремлением к высокой производительности и созданию индивидуальных передовых технологических решений, способствующих росту клиентов. Мы развиваем в наших сотрудниках культуру совершенства и предоставляем им возможность нести ответственность за свой вклад на каждом уровне. Мы ценим человечность и сотрудничество, поощряем профессиональный и личностный рост, а также создаем поддерживающую и гибкую рабочую среду, где каждый вклад приветствуется.</p><p>Сейчас мы ищем <strong>Software Development Engineer (MLOps)</strong> для присоединения к нашей команде.</p><h3><b>О роли</b></h3><p>В качестве Senior ML Operations Engineer вы будете поддерживать команды, создающие и развертывающие AI-решения, помогая им преодолевать типичные проблемы на этапах разработки, развертывания и поддержки ML. Эта роль предполагает автономию в принятии решений, поощряя проактивный подход к решению сложных задач и поиску оптимальных решений для масштабируемых систем.</p><h3>О проекте</h3><p>PitchBook — платформа для инвестиционных профессионалов. Наше программное обеспечение предоставляет доступ к данным и аналитическим инструментам для быстрого получения ответов и обнаружения перспективных возможностей. Оно раскрывает действенные инсайты и тенденции, скрытые в финансовых данных более чем трех миллионов компаний. Пользователи по всему миру включают крупные корпорации, стартапы, венчурные и частные инвестиционные фирмы, инвестиционные банки и многих других. Возможности PitchBook: Расширенный поиск / Открытия и инсайты / Профили компаний / Рабочие процессы и эффективность / Финансовые показатели и многое другое.</p><h3>Состав команды</h3><p>1 Engineering Manager, 4 Senior ML Ops Engineers</p><h3>Рабочая среда</h3><p>Роль предлагает гибкий график работы, позволяя вам адаптировать свое рабочее время с обязательным условием посещения всех командных встреч. Команда следует методологии Agile на основе Scrum.</p><h3><b>В качестве квалифицированного эксперта вы будете</b></h3><ul><li>Выступать в качестве мультипликатора силы для команд разработки, создавая «золотые пути», которые устраняют препятствия и улучшают генерацию идей и инновации.</li><li>Сотрудничать с другими инженерами, продакт-менеджерами и внутренними стейкхолдерами в Agile-среде.</li><li>Обеспечивать наставничество, техническое руководство и проводить ревью кода для членов команды.</li><li>Проектировать и реализовывать проекты от начала до конца с минимальным руководством или без него.</li><li>Оказывать поддержку командам, создающим и развертывающим AI-приложения, решая типичные болевые точки в MLDLC.</li><li>Постоянно учиться и быть увлеченным открытием новых инструментов, технологий, библиотек и фреймворков (коммерческих и с открытым исходным кодом), которые можно использовать для улучшения AI-возможностей PitchBook.</li><li>Поддерживать видение и ценности компании через моделирование поведения и поощрение желаемых действий.</li><li>Участвовать в различных кросс-функциональных инициативах и проектах компании по запросу.</li><li>Вносить вклад в стратегическое планирование таким образом, чтобы команда создавала исключительные продукты, приносящие реальную бизнес-ценность.</li><li>Оценивать фреймворки, вендоров и инструменты, которые можно использовать для оптимизации процессов и затрат с минимальным руководством.</li></ul><h3><b>Мы ищем вас, если у вас есть</b></h3><ul><li>Степень в области компьютерных наук, информационных систем, машинного обучения или аналогичной области предпочтительна (или эквивалентный практический опыт).</li><li>5+ лет практического опыта разработки программного обеспечения на Python (также рассматривается опыт работы с Java при высоком уровне владения Python).</li><li>4+ года опыта проектирования и создания распределенных программных систем и архитектур.</li><li>3+ года практического опыта развертывания и эксплуатации сервисов машинного обучения в продакшене.</li><li>Опыт поддержки операций жизненного цикла ML, включая мониторинг и обслуживание после развертывания.</li><li>Опыт работы с cloud-native стеком и практическое понимание технологий контейнеризации, таких как Kubernetes и Docker.</li><li>Подтвержденный опыт проектирования и реализации баз данных SQL и NoSQL.</li><li>Способность декомпозировать сложные проблемы на итеративные, четко определенные решения.</li><li>Сильные навыки решения проблем с фокусом на создание масштабируемых, эффективных и поддерживаемых систем.</li><li>Отличные навыки коммуникации и сотрудничества, способность эффективно взаимодействовать с внутренними заказчиками из разных культур и регионов.</li><li>Способность быть командным игроком, который также может работать самостоятельно.</li><li>Опыт работы с несколькими командами разработки будет плюсом.</li></ul><h3><b>Желательные навыки</b></h3><ul><li>Опыт работы с облачными платформами (AWS, Google Cloud Platform или Azure).</li><li>Владение практиками GitOps и разработкой и управлением CI/CD пайплайнами.</li><li>Наблюдаемость и мониторинг: опыт интеграции с инструментами наблюдаемости (Prometheus, Grafana) и создания инструментированных, готовых к продакшену систем.</li><li>LLM-инфраструктура: опыт предоставления и управления большими языковыми моделями через управляемые сервисы (Azure OpenAI, Google Vertex AI, Amazon Bedrock).</li><li>LLM-инструментарий: практический опыт работы с LLM-шлюзами (LiteLLM) и агентными фреймворками (LangGraph, LangSmith или аналогичными).</li><li>Векторные системы: практический опыт работы с моделями векторных эмбеддингов и векторными базами данных (Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector).</li><li>RAG-системы: опыт создания систем Retrieval-Augmented Generation и оценки как качества поиска, так и производительности генерации.</li><li>Cloud-native опыт работы с сервисами, такими как Amazon SageMaker, Google Vertex AI или Azure ML.</li><li>Знакомство с ML-фреймворками и инструментами: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn.</li><li>Опыт работы с инфраструктурой данных: Redis, Elasticsearch, Apache Kafka.</li><li>Отслеживание ML-экспериментов и управление моделями: Weights &amp; Biases, MLflow, KubeFlow.</li><li>Разработка API с использованием FastAPI или аналогичных фреймворков.</li><li>Опыт программирования на Java будет плюсом.</li></ul><h3><b>Процесс собеседования</b></h3><ol><li>Предварительный скрининг с рекрутером</li><li>Техническое собеседование (Основы ML, Программная инженерия) + Live Coding (до 1,5 часов)</li><li>Собеседование по проектированию ML-систем (до 60 мин)</li><li>Собеседование с Engineering Manager (60 мин)</li><li>Финальное собеседование с клиентом (60 мин)</li></ol> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/spd-technology/vacancies/343858/#reply-btn-id">Відгукнутись на вакансію</a> </div>