9 days ago
Team Lead MLOps
Вакансия размещена на Hirify напрямую от HR/нанимающего менеджера
У таких вакансий всегда прямой контакт. Eсли HR не отвечает, пишите в поддержку
Описание вакансии
✅Team Lead MLOps в аккредитованную ИТ-компанию, которая создаёт аудиосервис.
Компания рассматривает кандидатов только из России
З/п: обсуждается, соцпакет.
Формат работы: Офис, Удаленка, Гибрид(мск).
Уровень позиции: Team Lead
Стек команды: k8s, Flux2, Airflow, Redis, Qdrant, ClearML, FastAPI, MongoDB, Spark, Kafka, Prometheus, Grafana.
🔷Задачи:
Руководство командой MLOps: управлять, наставлять и развивать инженеров;
Создание и внедрение MLOps-практик: стенды, DevOps-процессы, среды разработки, тестирования, инференса и мониторинга моделей (Batch, Streaming, CPU/GPU);
Развитие LLMOps-практик: оптимизировать инференс LLM для ChatGPT-like решений;
Внедрение и поддержка инструментов версионирования артефактов (ClearML, MLFlow, DVC и др.);
Помощь команде Data Scientists в выводе моделей в прод;
Развитие CI/CD и DAG-пайплайнов для разработки, тестирования и инференса моделей.
🔷Обязательные требования:
Работа в качестве DevOps/MLOps/ML Engineer не менее 4 лет;
Опыт управления командой: планирование задач, код-ревью, развитие сотрудников от 1 года;
Глубокие знания k8s: умение разрабатывать и поддерживать сервисы в этой среде.
Опыт работы с MLOps-инструментами (ClearML, DVC, MLflow и др.).
Навыки отладки Spark-job'ов и понимание ML-алгоритмов (бустинги, сетки, LLM, распределенные вычисления).
Знание принципов организации распределенных информационных систем и баз данных.
Работа с векторными базами данных (Qdrant, Milvus или аналогами);
Знания в области Feature Store и обеспечения потоков данных;
Опыт оптимизации GPU-инференса для LLM;
Навыки разработки REST-сервисов.
Отклики ждём
Компания рассматривает кандидатов только из России
З/п: обсуждается, соцпакет.
Формат работы: Офис, Удаленка, Гибрид(мск).
Уровень позиции: Team Lead
Стек команды: k8s, Flux2, Airflow, Redis, Qdrant, ClearML, FastAPI, MongoDB, Spark, Kafka, Prometheus, Grafana.
🔷Задачи:
Руководство командой MLOps: управлять, наставлять и развивать инженеров;
Создание и внедрение MLOps-практик: стенды, DevOps-процессы, среды разработки, тестирования, инференса и мониторинга моделей (Batch, Streaming, CPU/GPU);
Развитие LLMOps-практик: оптимизировать инференс LLM для ChatGPT-like решений;
Внедрение и поддержка инструментов версионирования артефактов (ClearML, MLFlow, DVC и др.);
Помощь команде Data Scientists в выводе моделей в прод;
Развитие CI/CD и DAG-пайплайнов для разработки, тестирования и инференса моделей.
🔷Обязательные требования:
Работа в качестве DevOps/MLOps/ML Engineer не менее 4 лет;
Опыт управления командой: планирование задач, код-ревью, развитие сотрудников от 1 года;
Глубокие знания k8s: умение разрабатывать и поддерживать сервисы в этой среде.
Опыт работы с MLOps-инструментами (ClearML, DVC, MLflow и др.).
Навыки отладки Spark-job'ов и понимание ML-алгоритмов (бустинги, сетки, LLM, распределенные вычисления).
Знание принципов организации распределенных информационных систем и баз данных.
Работа с векторными базами данных (Qdrant, Milvus или аналогами);
Знания в области Feature Store и обеспечения потоков данных;
Опыт оптимизации GPU-инференса для LLM;
Навыки разработки REST-сервисов.
Отклики ждём