MLOps Middle

Описание вакансии

ID 3427

MLOps

Middle

РФ/РБ

Ритейл

Кол-во специалистов

1

Длительность проекта

до 31.12.2026

Объем участия в проекте

Высокая нагрузка

~160 ч/мес

Формат взаимодействия

Удаленно

Требуемая локация специалиста

Россия, Беларусь

Доступность специалиста

Строго по времени Мск

Требуемое гражданство специалиста

РФ и РБ

Обязательные требования

• Администрирование Kubernetes в облачных (cloud) и локальных (on-premise) средах;
• Уверенное владение Python; практический опыт с Kubeflow и Airflow для автоматизации ML-пайплайнов;
• Настройка пайплайнов CI/CD, преимущественно на Jenkins;
• Работа с классическими хранилищами и векторными базами данных (Weaviate/Qdrant/PGVector);
• Знания в области мониторинга и логирования (Prometheus, Grafana, ELK, OpenTelemetry).

Дополнительные требования

• Понимание принципов работы LLM/GenAI и RAG-систем.

Задачи на проекте

• Проектирование и эксплуатация LLM-платформы в K8s: управление конфигурациями через Helm и Terraform, разработка кастомных операторов для автоматизации жизненного цикла моделей;
• Построение сквозных CI/CD-пайплайнов для ML-сервисов (обучение, inference, data pipelines);
• Разработка и поддержка рабочих процессов в Kubeflow;
• Внедрение наблюдаемости (Observability) для ИИ-систем: мониторинг латентности ответов, дрейфа качества (drift) и стоимости эксплуатации (cost metrics) с помощью Prometheus/Grafana или аналогов;
• Архитектура пайплайнов данных для обучения и inference (Kafka, DataLake, объектное хранилище S3, векторные БД);
• Оптимизация работы GPU-кластера (распределённое обучение, эффективное использование ресурсов);
• Обеспечение безопасности и комплаенса: изоляция сред, контроль доступа, логирование.

Этапы отбора

1. Интервью с рекрутером SkillStaff
2. Техническое интервью (2 ч)
3. Менеджерский этап (1 ч).

Описание проекта и команды

Заказчик - крупный ритейлер.

Создание единого внутреннего контура искусственного интеллекта для оптимизации бизнес-процессов и повышения производительности команд. Проект направлен на демократизацию работы с данными через интуитивные интерфейсы: корпоративный RAG-поиск по внутренним базам знаний, мультимодальную генерацию контента (тексты, изображения) и автономных ИИ-агентов. Ключевые элементы — бесшовная интеграция со стеком корпоративных систем (ERP, CRM, IDM) и внедрение системы контроля доступа, аудита использования моделей и мониторинга их эффективности в реальном времени.

Обязательные условия выхода на проект

ВАЖНО: При направке резюме обязательно указывать ФИО и дату рождения для проверки специалиста по внутренней базе клиента. Также необходимо указывать в какие сроки готов стартовать.

Разница во времени с Мск по локации специалиста не более +/- 2 часа.

*❗️**❗️**❗️Писать {{apply_contact}}⚡️**⚡️**⚡️**⚡️ С РЕЗЮМЕ В КОТОРОМ УКАЗАН ВОЗРАСТ И ЛОКАЦИЯ НАХОЖДЕНИЯ. Укажите 🆔 вакансии❗️ Без этой информации отклики не рассматриваются ❗️**❗️*