Middle MLOps-инженер: ML-инфраструктура, AI-агенты

Чем предстоит заниматься

• Создавать AI-агенты и платформы для них
• Строить MLOps-инфраструктуру
• Работать с данными для ML

Пожелания к кандидатам

• Опыт работы в роли MLOps Engineer / Data Engineer / Python ML от 3,5 лет
• Production-опыт с фреймворками MLOps: Kubeflow, MLflow, Airflow для оркестрации, понимание их интеграции в CI/CD пайплайны
• Опыт работы с Docker и Kubernetes (в контексте развёртывания моделей как сервисов)
• Опыт работы с одним из major cloud-провайдеров (желательно GCP или AWS/Azure с пониманием hybrid-cloud)
• Умение работать с большими данными, опыт с Greenplum или аналогичными MPP-системами (Teradata, Exasol)
• Знание распределённых вычислений (Spark)
• Опыт работы с LangChain/LlamaIndex, FastAPI, знание фреймворков для работы с LLM (Hugging Face, vLLM и т.д.)
• Отличные знания Python, SQL на очень высоком уровне для работы с data vault
• Знания Git, GitLab CI/CD

Условия

• Формат работы: можно удалённо