Поиск
ML

ML-Ops инженер

Приглашаем MLOps-инженера в команду разработки направления Machine Learning Infrastructure Services.

Если у тебя есть опыт решения DevOps-задач в ML-проектах и желание развиваться в сторону MLOps, то мы будем рады познакомиться! Мы хотим найти коллегу с отраслевой экспертизой, который поможет нам принимать решения в рамках развития существующих и будущих продуктов, а также станет центром MLOps компетенций внутри компании.

Удаленная работа
Гибкий график
з/п не указана

Приглашаем MLOps-инженера в команду разработки направления Machine Learning Infrastructure Services.

Если у тебя есть опыт решения DevOps-задач в ML-проектах и желание развиваться в сторону MLOps, то мы будем рады познакомиться! Мы хотим найти коллегу с отраслевой экспертизой, который поможет нам принимать решения в рамках развития существующих и будущих продуктов, а также станет центром MLOps компетенций внутри компании.

Удаленная работа
Гибкий график
з/п не указана

Основные задачи ML команды

  • Создание новых продуктов для автоматизации ML-разработки

  • Разработка платформенных сервисов с использованием ML

  • Исследование новых платформ/инструментов для внедрения их в продукты компании

  • Культивирование ML-экспертизы в компании

Наши ожидания от кандидата

  • Понимание DevOps парадигмы

  • Опыт работы с системами контроля версий (Git Lab, Git Hub и т.д.)

  • Опыт использования объектного хранилища S3

  • Опыт работы с инфраструктурными облачными сервисами

  • Опыт деплоя и администрирования Kubernetes для serving’а ML-моделей

  • Опыт работы со стеком Big Data (Hadoop, Spark, Yarn, Hive и т.д.)

  • Опыт работы с инструментами MLOps (AirFlow, MLFlow, KubeFlow, DVC, Pachyderm или любыми похожими)

  • Понимание необходимости мониторинга параметров ML-моделей

  • Желание работать в команде

  • Желание разбираться в новых технологиях

  • Способность самостоятельность решать поставленные задачи

  • Английский уровня Intermediate (B1)

  • Готовность объяснять сложные вещи простым языком

Плюсом будет

  • Опыт использования Jupyter-like сред (Jupyter Hub, Jupyter Lab, Polynote и т.д.)

  • Опыт разработки проектов по работе с данными и ML на Python

  • Опыт работы с современными фреймворками и библиотеками Machine Learning, Deep Learning и Data Science

  • Знание статистики, алгоритмов машинного обучения и теории нейронных сетей

  • Опыт поддержки production AI-сервисов

  • Желание помогать клиентам в решении их задач

Про условия работы

  • Официальное оформление, белая зарплата

  • Годовая премия по результатам работы до 15% от суммарного оклада за 12 месяцев

  • Офис в г. Санкт-Петербург, 10 минут пешком от м. Московские ворота, своя парковка

  • Релокационный бонус при переезде

  • Бесплатные обеды и кофе-брейки

  • Гибкое начало рабочего дня (до 12:00)

Про здоровье и спорт

  • Ежемесячная надбавка за некурение

  • ДМС + стоматология + офисный врач*

  • Доступ к психологическим консультациям: онлайн, в офисе или кабинете психолога

  • 50% оплата абонемента в фитнес-клуба

  • Спортивные мероприятия (турниры по пейнтболу, картингу, «Гонка героев», киберспорт)

  • Аренда залов для футбола на газоне, пляжного волейбола, йога в офисе

  • Офисный душ*

Про развитие

  • От 50% до 100% оплаты обучения английскому, 50% — испанскому, еженедельные бесплатные разговорные клубы с носителями английского языка

  • Внутренние обмены знаниями: lightning & thunder talks

  • Персонализированный план обучения, возможность участия в конференциях по всему миру

  • Онлайн-библиотека Alpina Digital

Про досуг

  • Образовательные мероприятия (мастер-классы, лекции про вселенную или по психологии, квизы и многое другое)

  • Походы в кино на фильмы про динозавров и трансляции фильмов в собственном конференц-зале

  • PlayStation VR zone*, кикер и настольный теннис

*пока что только для питерского офиса

Откликнуться на вакансию

Резюме также можно прислать на jobs@selectel.ru или HeadHunter.