Детали вакансии

Python Developer (MLOps) at T1. Responsibilities include deploying and scaling ML models in production using Docker and Kubernetes, setting up ML pipelines with Apache Airflow, and monitoring/optimizing ML services. Remote position.

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

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