Системный аналитик (MLOps)

#вакансия #Системный_аналитик #удалённая_работа #Россия

🔎 Системный аналитик
Занятость: Полная
Вилка: от 379к gross
Формат: Удаленный. Работа на территории РФ.
Город: Москва
Компания: ООО "Глобус-ИТ"

Мы занимаемся продуктовой и заказной разработкой мобильных приложений, систем, сайтов и других цифровых решений как внутренних, так и внешних. Делаем фронтэнд и бэкэнд, мобильную разработку, продуктовый дизайн, тестирование и оказываем услугу поддержки.
Ищу на проект Банка (NDA)

Проект: Mlops ищем опытного Системного аналитика в команду развития централизованной MLOps-инфраструктуры для моделей машинного обучения банка на проект Платформа ИИ-обработки документов AIDA. Кто мы - Центр развития MLOps-экспертизы банка. Мы развиваем единую MLOps - экосистему банка.

Требования к кандидату:
● Опыт в разработки инфраструктурных и/или микросервисных решений от 3х лет.
● Опыт с ML/MLOps от 1 года.
● Хорошее понимание контейнеризации, оркестрации, CI/CD.
● Опыт работы Hadoop, Spark, Kafka, ELK, SQL.
● Понимание принципов RAG и LLM, AI-агентов и тд.
Личные качества:
● Самостоятельность в доведении задач до результата.
● Проактивность и инициативность в предложениях.
● Полное погружение в инфраструктуру и команду.
● Командность, готовность помогать коллегам и пользователям.
● Умение собрать общую картину ожидаемого результата, вместо решения конкретно поставленной задачи.

Обязанности кандидата:
● Среда разработки моделей / пайплайны train и inference .
● Среда исполнения моделей и пайплайны доставки.
● Среда немодельных сервисов.
● Feature Store.
● AutoML.
● A/B тестирование.
● RAG/LLMOps.

Чем предстоит заниматься:
● Разрабатывать архитектуру платформы совместно с архитектором и командой.
● Совместно с PO формировать видение продукта.
● Вести коммуникации с заказчиками, ориентировать их, управлять ожиданиями.
● Нарезать и оценивать задачи (вместе с командой), отвечать за сроки и качество решений.
● Разрабатывать технические задания, выравнивать требования между командами DS и MLOps и заказчиками.
● Разрабатывать/описывать решения для пайплайнов и интеграций с LLM.
● Создавать и поддерживать документацию для пользовательских инструментов работы в едином ML-контуре применения и обучения.
● Масштабировать разрабатываемые системы и инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения.

Показать контакты