MLOps Engineer / ML Platform Engineer

Что за роль

Команда развивает ML-платформу на базе Kubeflow для Data Science-команд. Она помогает проводить эксперименты, запускать обучение и выводить модели в production. MLOps Engineer будет работать над инфраструктурой, которая связывает этапы разработки моделей с их эксплуатацией.

Что предстоит делать

• Развивать ML-платформу на базе Kubeflow и поддерживать инструменты, которыми пользуются Data Science-команды.
• Улучшать инфраструктуру для запуска экспериментов и обучения моделей.
• Развивать решения для вывода моделей в production и организации инференса.
• Поддерживать пользовательские окружения для работы специалистов по Data Science.
• Развивать инструменты работы с признаками и интегрировать их в процессы обучения моделей.
• Учитывать потребности команд Data Science при развитии платформы и упрощать прохождение пути от эксперимента до production.

Что потребуется

В описании названы Kubeflow и направления платформы — обучение, инференс, пользовательские окружения и работа с признаками. Отдельные требования к опыту, языкам программирования и другим технологиям не указаны.

Что важно знать

Это инженерная позиция на стыке инфраструктуры и машинного обучения: фокус не только на отдельных моделях, но и на среде, которая помогает Data Science-командам быстрее проводить эксперименты и запускать модели. В вакансии указана возможность работать удалённо или из офиса; конкретные требования к формату и месту не уточнены.