Senior MLOps Engineer at ELEKS

ABOUT THE PROJECT

Проект зосереджується на створенні та покращенні інфраструктури та пайплайнів MLOps для автономних систем та систем на основі ШІ.

REQUIREMENTS

– Сильний досвід у MLOps / інженерії ML інфраструктури
– Практичний досвід роботи з GCP сервісами (Vertex AI, GCS, BigQuery, Cloud Run, Workflows)
– Досвід побудови та підтримки ML пайплайнів для навчання та оцінки
– Сильні знання Docker і Kubernetes
– Досвід роботи з Kubeflow
– Досвід роботи з CI/CD пайплайнами та автоматизацією інфраструктури
– Впевнене володіння Python
– Досвід роботи з реєстрами моделей, управлінням метаданими та REST API
– Досвід роботи з інструментами моніторингу та спостережуваності (Grafana, TensorBoard, OpenTelemetry)
– Досвід роботи з інструментами Infrastructure as Code (Pulumi або подібними)
– Розуміння концепцій моніторингу даних (дрифт даних, зміщення розподілів, моніторинг продуктивності)
– Досвід роботи в хмарних, виробничих середовищах

RESPONSIBILITIES

– Проектування, розробка та продуктування пайплайнів для навчання та оцінки моделей за допомогою Kubeflow, Docker і GCP послуг
– Покращення пайплайнів оцінки за рахунок використання бенчмаркових наборів даних та інструментів моніторингу (Grafana, TensorBoard)
– Публікація та управління моделями та метаданими навчання в реєстрі моделей
– Інтеграція реєстру моделей та сервісів метаданих через REST API
– Реалізація моніторингу даних та моделей, включаючи виявлення дрейфу та моніторинг продуктивності
– Створення зворотніх зв’язків за допомогою хмарних робочих процесів та пакетної обробки
– Встановлення та підтримка CI/CD пайплайнів для ML робочих процесів та інфраструктури
– Автоматизація постачання та управління інфраструктурою за допомогою Pulumi
– Інтеграція магазинів ознак, кінцевих точок самообслуговування ML та робочих процесів від блокноту до пайплайна
– Підтримка вдосконалених ML сервісів, таких як підключення даних, імпорт/експорт та робочі процеси вибірки
– Забезпечення надійності, масштабованості, спостережуваності та готовності до експлуатації систем MLOps

WHAT WE OFFER

– Тісна співпраця з замовником
– Складні завдання
– Розвиток компетенцій
– Можливість впливати на технології проекту
– Команда професіоналів
– Динамічне середовище з низьким рівнем бюрократії

COMPENSATION & BENEFITS

–