Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
ML Core — платформа для машинного обучения, которая ускоряет разработку и внедрение ML-моделей в бизнес-процессы. Платформа интегрирована с другими инструментами компании и используется в продуктах и сервисах, связанных с информационной безопасностью, рисками, голосовыми технологиями и R&D.
задачи
Разрабатывать и поддерживать ML-пайплайны дообучения моделей машинного обучения;
Развертывать AI-модели, настраивать CI/CD для ML, автоматизировать выкатку моделей, контролировать версионирование, создавать отказоустойчивую и масштабируемую среду, строить ML-пайплайны с Apache Airflow для обработки данных и внедрять open source-модели в инфраструктуру компании;
Проводить мониторинг и обслуживание AI-моделей;
Управлять инфраструктурой в виде GPU-серверов;
Разворачивать и поддерживать современные ML-инструменты;
Документировать и стандартизировать практики вокруг обслуживания инфраструктуры для машинного обучения;
Оптимизировать сервинг моделей: утилизацию и виртуализацию GPU, GPU/CUDA-оптимизации, конфигурирование сервинга для инференса, мониторинг работы моделей и алертинг;
Создавать программные модули для обучения и обслуживания AI-моделей.
требования
Знать Python или Go и уметь писать production-ready код;
Иметь опыт работы с Pandas и NumPy, проведения экспериментов в Jupyter и ClearML;
Иметь опыт работы с хранилищами данных S3, Postgres и Redis;
Понимать жизненный цикл ML-модели: обучение, валидацию и переобучение;
Знать основные метрики качества моделей: AUC-ROC, Precision/Recall и другие;
Иметь опыт работы с Docker и Kubernetes;
Иметь опыт развертывания моделей в продакшене с Triton, Seldon, BentoML или аналогами;
Уметь настраивать мониторинг инфраструктуры с Grafana и Prometheus, а также мониторинг моделей;
Уметь настраивать CI/CD-пайплайны для ML с GitLab CI и AirFlow;
Понимать принципы Infrastructure as Code и знать Terraform или аналоги.
условия
Возможность работать в аккредитованной ИТ-компании;
ДМС со стоматологией, чекапами, компенсацией покупки лекарств и льготными условиями страхования для близких;
Страховка от несчастных случаев и болезней;
Курсы по софт- и хард-скиллам, поддержка ментора, карьерный рост по матрице компетенций и регулярное ревью;
Работа с экспертами, возможность делиться знаниями, выступать на конференциях, посещать митапы и писать статьи;
Онлайн-консультации с психологами, юристами, специалистами по финансам и здоровому образу жизни;
Компенсация затрат на спортивные абонементы;
Приложение Т-Спорта для онлайн-занятий;
Командные тренировки с коллегами;
3 Дополнительных дня к отпуску с возможностью получить компенсацию;
Специальные тарифы на продукты Т-Банка и программа скидок от партнёров;
Достойная зарплата — обсуждается на собеседовании.
.svg)
