Інженер MLOps

Роль: Ми шукаємо кваліфікованого інженера MLOps, який приєднається до нашої команди і відіграватиме ключову роль у взаємодії між командами Data Science та Infrastructure. Ви відповідатимете за підтримку команди Data Science у завданнях, пов'язаних з MLOps, а також допомагатимете у ініціативах DevOps, включаючи створення CI/CD конвеєрів, надання ресурсів у хмарі за допомогою інструментів, таких як Terraform, та оркестрацію Kubernetes. Ви тісно співпрацюватимете з дата-сайентистами та інженерами для розгортання pipelines для даних, навчання моделей машинного навчання та їх розгортання у масштабованих хмарних середовищах із забезпеченням високої продуктивності, безпеки та надійності протягом усього життєвого циклу ML.

Основні обов’язки посади:

• Допомога у проєктуванні, впровадженні та підтримці масштабованих MLOps конвеєрів в AWS із використанням сервісів таких як SageMaker, EC2, EKS, S3, Lambda та інших релевантних інструментів AWS
• Координація з командою платформи для усунення проблем у Kubernetes кластерах (EKS) для оркестрації розгортання моделей машинного навчання та інших мікросервісів
• Розробка та підтримка CI/CD конвеєрів для розгортання моделей та додатків, тестування та моніторингу
• Тісна співпраця з командами Data Science та DevOps для оптимізації життєвого циклу розробки моделей, від експериментів до продакшн розгортання
• Впровадження кращих практик безпеки, включаючи мережеву безпеку, шифрування даних та контроль доступу на основі ролей у AWS інфраструктурі
• Моніторинг, усунення несправностей та оптимізація конвеєрів даних та ML для забезпечення високої доступності та продуктивності
• Налаштування та управління системами моніторингу моделей для виявлення зміщень продуктивності та забезпечення безперервного покращення моделей

Основні вимоги:

• Ступінь бакалавра в галузі комп’ютерних наук, інженерії або суміжної сфери
• 2+ роки практичного досвіду у MLOps, DevOps або суміжних сферах
• Знання та бажаний досвід роботи з сервісами AWS для машинного навчання, такими як SageMaker, EKS, S3, EC2, Lambda та іншими
• Досвід роботи з Kubernetes для оркестрації контейнерів
• Досвід роботи з Docker
• Знайомство з інфраструктурою як кодом, наприклад з Terraform або CloudFormation
• Знання CI/CD інструментів, наприклад GitLab CI
• Розуміння життєвого циклу моделей машинного навчання
• Знання рішень для моніторингу та логування, такі як Prometheus, Grafana, CloudWatch та ELK Stack
• Розуміння мережевих концепцій та кращих практик безпеки у хмарних технологіях
• Володіння Python та Bash, комфорт у роботі з Linux середовищем
• Сильні навички вирішення проблем та комунікації

Перевагою буде:

• Досвід роботи з безсерверними архітектурами та обробкою подій в AWS
• Знайомство з просунутими концепціями Kubernetes такими як Helm
• Досвід роботи з конвеєрами обробки даних, ETL процесами або платформами роботи з великими даними
• Досвід з ML фреймворками, такими як TensorFlow, PyTorch та Keras
• Досвід роботи з ML платформами, як Kubeflow та/або SageMaker
• Досвід роботи з workflow-двигунами, як Argo Workflows та/або Airflow

Переваги роботи:

• Привабливий пакет винагород з додатковими бонусами за продуктивність
• Інтелектуально стимулююче робоче середовище
• Постійний особистий розвиток та міжнародні навчальні можливості

Процес найму:

• Знайомство – вступна бесіда з фахівцем з підбору персоналу
• Глибинне інтерв’ю – перша співбесіда з майбутньою командою
• Остаточне інтерв’ю – фінальний етап

Всі заявки будуть розглянуті суворо конфіденційно! Подання заявки означає, що я ознайомився та погоджуюсь з умовами Повідомлення про конфіденційність та захист даних і Угодою про конфіденційність.

XM публікує цю вакансію на власному сайті для кар'єри. Заявки надходять безпосередньо в XM: використовуйте кнопку "Apply" на цій сторінці.