Детали вакансии

Python Developer (MLOps) at T1. Responsibilities include deploying and scaling ML models in production using Docker and Kubernetes, managing ML pipelines with Apache Airflow, and integrating ML services. Requires 3+ years of Python experience, Docker, Kubernetes, and Airflow.

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