Head of BIOps (MLOps/DataOps)

TL;DR

Head of BIOps (MLOps/DataOps): Управление командой DevOps (DataOps) и обеспечение взаимодействия с дата-командами для разработки собственных продуктов с акцентом на рекламные платформы, игровые сервисы, мобильные приложения и финтех-решения. Фокус на построении культуры прозрачности, развертывании и поддержке экосистемы Data Science и Data Engineering, а также оптимизации ML-конвейеров.

Локация: Полная удалёнка (доступно для международного контракта, также возможно оформление в штат компании в России, офис в Москве для желающих).

Зарплата: 4 000 – 6 500 $/мес на руки

Компания

Dats.Team — динамично развивающаяся IT-компания с более чем 800 специалистами, создающая собственные продукты с 2012 года, включая рекламные и игровые платформы, мобильные приложения и финтех-решения.

Что делать

• Построение культуры прозрачности и сотрудничества с data-командами, включая совместное решение инцидентов.
• Развертывание и поддержка ключевых компонентов экосистемы Data Science и Data Engineering.
• Поддержка работоспособности автоматизированных ML-задач и дата-сервисов.
• Оптимизация производительности и потребляемых ресурсов в ML-конвейерах.
• Совместная проработка архитектуры решений.

Требования

• Грамотная речь, высокая инициативность и проактивность.
• Опыт управления командами от 10 человек.
• Знание Git, CI/CD, Linux, Docker, Kubernetes.
• Опыт работы с одной или несколькими OLAP Data Platforms (ClickHouse, Apache Hadoop, Vertica, Teradata).
• Опыт работы с Apache Kafka и другими инструментами экосистемы.
• Опыт работы с СУБД ClickHouse/PostgreSQL/MySQL.
• Опыт построения масштабируемого мониторинга (Grafana + Prometheus).
• Опыт разворачивания инфраструктуры с использованием GPU.
• Понимание структуры ETL-пайплайнов и ML-конвейеров, метрик оценки качества данных и ML-моделей.

Хорошо, если есть

• Опыт с DVC для версионирования данных.
• Опыт работы с системами управления конфигурациями — Terraform, Ansible, Helm.
• Знания и опыт работы с GitLab, Airflow, Kafka Connect, Debezium, MLflow, ClearML.
• Умение читать чужой код на Python.
• Опыт работы с большими данными (Hadoop, Spark).
• Опыт работы с Triton Inference Server.

Культура и преимущества

• Полностью удаленная работа с возможностью посещения офиса в Москве.
• Возможность выбрать привычное оборудование (Mac, Linux, Windows) с доставкой на дом.
• Гибкий график работы.
• Performance review для постановки целей.
• Непрерывное обучение: внутренняя Академия и партнерские программы.
• Участие в митапах, конференциях, хакатонах, квестах и онлайн-играх.
• Разнообразные корпоративные программы: английский, мастер-классы, развлечения.