Загружаем источник...Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Описание вакансии
Python разработчик (MLOps)
#удаленка
Компания: Т1
☑️Чем придется заниматься:
Развертывание и масштабирование в продакшене
- Контейнеризация ML-моделей с использованием Docker и развертывание в Kubernetes кластерах
- Настройка и управление оркестрацией ML-пайплайнов через Apache Airflow
- Обеспечение масштабируемости и отказоустойчивости ML-сервисов в on-premise средах
Мониторинг и оптимизация
– Подключение сервисов к системам мониторинга и журналирования
- Анализ и устранение инцидентов в работе ML-сервисов на третьей линии поддержки
- Оптимизация использования вычислительных ресурсов и автомасштабирование рабочих нагрузок
Интеграция и автоматизация
- Разработка интеграций между ML-сервисами через REST API и системы обмена сообщениями (Kafka)
- Создание автоматизированных пайплайнов для обработки данных, feature engineering и тестирования моделей
- Внедрение Infrastructure as Code подходов для управления ML-инфраструктурой
☑️Требования и навыки:
Технические компетенции
- Глубокое владение Python (от 3 лет) с пониманием принципов написания production-ready кода
- Опыт работы с контейнеризацией (Docker) и оркестрацией (Kubernetes) для развертывания ML-моделей
- Уверенное владение Apache Airflow для оркестрации ML-пайплайнов
DevOps и инфраструктурные навыки
- Понимание построения CI/CD пайплайнов для ML-решений (GitLab CI, GitHub Actions)
- Навыки работы с системами мониторинга (Prometheus, Grafana) и централизованного логирования
Контакты:
🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab
#удаленка
Компания: Т1
☑️Чем придется заниматься:
Развертывание и масштабирование в продакшене
- Контейнеризация ML-моделей с использованием Docker и развертывание в Kubernetes кластерах
- Настройка и управление оркестрацией ML-пайплайнов через Apache Airflow
- Обеспечение масштабируемости и отказоустойчивости ML-сервисов в on-premise средах
Мониторинг и оптимизация
– Подключение сервисов к системам мониторинга и журналирования
- Анализ и устранение инцидентов в работе ML-сервисов на третьей линии поддержки
- Оптимизация использования вычислительных ресурсов и автомасштабирование рабочих нагрузок
Интеграция и автоматизация
- Разработка интеграций между ML-сервисами через REST API и системы обмена сообщениями (Kafka)
- Создание автоматизированных пайплайнов для обработки данных, feature engineering и тестирования моделей
- Внедрение Infrastructure as Code подходов для управления ML-инфраструктурой
☑️Требования и навыки:
Технические компетенции
- Глубокое владение Python (от 3 лет) с пониманием принципов написания production-ready кода
- Опыт работы с контейнеризацией (Docker) и оркестрацией (Kubernetes) для развертывания ML-моделей
- Уверенное владение Apache Airflow для оркестрации ML-пайплайнов
DevOps и инфраструктурные навыки
- Понимание построения CI/CD пайплайнов для ML-решений (GitLab CI, GitHub Actions)
- Навыки работы с системами мониторинга (Prometheus, Grafana) и централизованного логирования
Контакты:
🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab
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 →
Текст вакансии взят без изменений
Источник -