ML Engineer with MLOps

ML Engineer / MLOps Engineer

Location: Remote
Duration: Long-term
 

Основні обов'язки:

• Керувати повним циклом розгортання, підтримки та моніторингу ML/DL-моделей у production.
• Проєктувати та впроваджувати системи керування датасетами та лейблами, включаючи versioning та інтеграцію customer feedback.
• Розвивати Model Registry з підтримкою версіонування, model lineage та локального inference.
• Впроваджувати рішення для Experiment Tracking та Monitoring (ML та Generative AI), включаючи оцінку моделей, виявлення data drift та забезпечення відтворюваності експериментів.
• Розвивати системи model serving та inference: autoscaling, A/B testing, canary deployments, оптимізація latency та вартості.
• Забезпечувати інфраструктуру для Generative AI (prompt management, tagging tools, LLM testing).
• Покращувати DevOps-процеси, автоматизувати ML workflows та впроваджувати reusable компоненти (CI/CD, data loaders, automated retraining).
• Тісно співпрацювати з Data Scientists та командою Data Platform Engineering для впровадження ML-рішень у production.
   

Основні вимоги:

• Вища освіта у сфері Computer Science, Software Engineering або суміжній галузі.
• Практичний досвід роботи як ML Engineer та MLOps Engineer.
• Глибоке розуміння ML/DL workflows та MLOps best practices.
• Досвід побудови та підтримки CI/CD процесів.
• Комерційний досвід роботи з AWS, Azure або GCP.
• Впевнене володіння Python та Java.
• Досвід роботи з PostgreSQL, MongoDB, Redis.
• Практичний досвід з MLflow, Langfuse, SageMaker або аналогічними інструментами.
• Досвід роботи зі Spark.
• Досвід використання PyTorch або TensorFlow.
   

Важливо:  мати комерційний досвід одночасно як ML Engineer, так і MLOps Engineer.