У роли понятный фокус на MLOps и серьезные задачи по инфраструктуре, но ML-инструменты указаны как желательные навыки, поэтому объем непосредственной работы с ML остается неясным.
Кликните для подробной информации
Неясная роль DevOpsАктуальные инструментыПоддержка переезда
Оценка от Hirify AI
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
Текст:
Hirify AI/Оригинал
TL;DR
MLOps инженер (ML): Построение полного цикла ML-процесса для обучения и эксплуатации моделей с акцентом на инфраструктуру, автоматическую сборку и развертывание, а также версионирование датасетов и моделей компьютерного зрения. Focus on администрирование распределенных хранилищ, мониторинг, виртуализацию и интеграцию инструментов ML-инфраструктуры.
Локация: Ижевск, работа на месте работодателя.
Зарплата: от 300000 RUB в месяц на руки.
Компания
Разработка платформы для научных исследований, прикладного программного обеспечения, виртуальных тренажеров и средств связи, а также исследования в области искусственного интеллекта, нейронных сетей и машинного обучения.
Что делать
Строить полный цикл ML-процесса, включая обучение и эксплуатацию моделей.
Поддерживать, администрировать и развивать инфраструктуру для ML-моделей.
Автоматизировать сборку и развертывание моделей машинного обучения.
Версионировать датасеты и модели в задачах компьютерного зрения.
Требования
Более 6 лет опыта работы.
Опыт работы на позициях DevOps и MLOps.
Опыт работы с PostgreSQL, MongoDB и ClickHouse.
Навыки работы с распределенными файловыми системами и хранилищами больших данных, включая S3 или HDFS.
Опыт разработки скриптов автоматизации на Bash и/или PowerShell, а также работы с Ansible.
Опыт использования систем мониторинга и логирования Zabbix, Grafana и Prometheus.
Опыт работы с VirtualBox, Proxmox, Hyper-V, Docker и Docker Compose.
Понимание сетевых протоколов TCP/IP и SSL/TLS.
Уверенные навыки работы с Linux и понимание системного администрирования.
Хорошо, если есть
Знание Python для работы с ML-библиотеками.
Владение TensorFlow, PyTorch и ONNX.
Опыт развертывания сервисов ML-инфраструктуры: JupyterHub, Airflow, MLflow, ClearML и DVC.
Опыт работы с инструментами BI-аналитики Datalens и Superset.
Культура и преимущества
Оформление в соответствии с ТК РФ, белая зарплата, выплаты больничных и отпускных.
Премия по результатам работы за месяц или год.
Оплата такси до офиса и обратно до 30000 рублей в месяц.
ДМС в зависимости от стажа работы, организованное питание на территории компании.
Современные ПК, два монитора, возможность дополнительного оснащения рабочего места.
Компенсация затрат на переезд, материальная помощь при аренде жилья, дополнительные выплаты и подарки для детей.
Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →