Назад
12 часов назад

MLOps Engineer / ML Platform Engineer (Kubeflow)

Формат работы
hybrid
Тип работы
fulltime
Грейд
middle
Страна
Russia
hhВакансия с HeadHunter. Контакт ведёт на hh.ru

Мэтч & Сопровод

Покажет вашу совместимость и напишет письмо

Описание вакансии

Текст:
/
TL;DR
MLOps Engineer / ML Platform Engineer (Kubeflow): Развитие ML-платформы на базе Kubeflow для экспериментов, обучения и вывода моделей в production с акцентом на инфраструктуру инференса, управление CPU/GPU-ресурсами и надёжность сервисов. Focus on автоматизацию развёртывания моделей через KServe, CI/CD и GitOps, развитие Feature Store на Feast и диагностику проблем доступности и производительности.

Локация: Москва, Большая Новодмитровская улица, 23с5. Гибридный формат работы или готовность переехать в Москву.

Компания

Иви — онлайн-кинотеатр и разработчик легального видеоконтента, работающий на рынке РФ и стран СНГ.

Что делать

  • Развивать ML-платформу на базе Kubeflow, включая Kubeflow Pipelines, пользовательские Notebooks, KServe и Model Registry.
  • Поддерживать окружения для экспериментов, обучения, пакетного и онлайн-инференса; помогать переносить решения из ноутбуков в воспроизводимые пайплайны.
  • Автоматизировать публикацию, обновление и откат моделей через KServe.
  • Управлять CPU- и GPU-ресурсами, квотами и масштабированием под различные ML-нагрузки.
  • Развивать CI/CD и GitOps, мониторинг, логирование и алертинг; разбирать инциденты и устранять причины проблем с доступностью и производительностью.
  • Развивать Feature Store на базе Feast, а также создавать шаблоны, автоматизацию и документацию для самостоятельной работы пользователей платформы.

Требования

  • Опыт работы в DevOps или MLOps и эксплуатации Kubernetes в production.
  • Уверенное знание Linux, контейнеризации и сетевого взаимодействия; опыт диагностики проблем приложений в Kubernetes.
  • Опыт работы с Helm/Kustomize, CI/CD и инструментами автоматизации инфраструктуры.
  • Навыки автоматизации на Python, Go или Bash.
  • Опыт настройки мониторинга, логирования и алертинга.
  • Понимание жизненного цикла ML-моделей: подготовка окружения, обучение, хранение артефактов, развёртывание и эксплуатация.
  • Готовность работать с DS-, backend- и data-инженерами, разбираться в их задачах и предлагать платформенные решения.
  • Опыт работы: от 3 до 6 лет.

Хорошо, если есть

  • Практический опыт с Kubeflow или другими ML-платформами.
  • Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и Triton Inference Server.
  • Знакомство со Spark, Flink, Airflow и Kafka.
  • Опыт работы с Feature Store.

Культура и преимущества

  • Официальное трудоустройство в аккредитованной IT-компании.
  • Современный офис рядом со станциями метро Дмитровская и Савёловская.
  • Современная рабочая техника и дополнительный монитор.
  • После испытательного срока — ДМС со стоматологией, страхование от несчастных случаев и критических заболеваний, консультации психолога.
  • Поддержка обмена знаниями, выступлений на митапах и подготовки докладов.
  • Подписки на сервис корпоративных скидок и предложений, онлайн-библиотеку «МИФ» и специальное предложение по подписке Иви.

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 →