TPO (Technical Product Owner) в MLOps / Platform

Описание вакансии

#вакансия #fulltime #mlops #devops #platform #tpo #techlead #engineeringmanager #kubernetes #hadoop #spark #kafka #airflow #argo #mlflow #python #alfabank

Компания Centicore💙 находится в поисках TPO в MLOps-проекты. Наша компания занимается продуктовой разработкой проектов наших Заказчиков под ключ.

Вакансия: TPO (Technical Product Owner) в MLOps / Platform

Формат работы: Удаленно по РФ

Вилка: 500-540к на руки (в зависимости от опыта и пожеланий кандидата)

Технический уровень: Lead

🔷 Важно для нас:

1. Опыт DevOps от 3х лет (decker, helm, jenkins\gitlab CI, python)
2. Опыт ML/MLOps от 1 года (airflow, jupyterhub, mlflow, seldon, cuda)
3. Опыт администрирования Kubernetes от 2х лет
4. Опыт работы Hadoop, Spark, Kafka, ELK

🔷 Личные качества:

1. Самостоятельность в доведении задач до результата
2. Проактивность и инициативность в предложениях по рефакторингу
3. Полное погружение в инфраструктуру и команду
4. Командность, готовность помогать коллегам и пользователям
5. Умение собрать общую картину ожидаемого результата, вместо решения конкретно поставленной задачи

🔷 Задачи:

1. Лидировать стрим MLOps проектов
2. Конфигурировать и разворачивать инфраструктурные компоненты
3. Адаптировать/разрабатывать с нуля автоматизированные пайплайны под актуальные бизнес-задачи (MLOps, AutoML)
4. Создавать и поддерживать пользовательские инструменты для работы в едином ML-контуре применения и обучения
5. Масштабировать разрабатываемые системы и инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения

🔷 Технологии (основной стек):

JupyterHub/Coder, Airflow, ArgoWF, MLflow, Seldon Core/KServe, Python, Hadoop (Spark, HDFS), Docker, Kubernetes, Longhorn, MinIO, Jenkins, Kafka, Redis, PostgreSQL, OpenSearch

🔷 О проекте:

Ищем опытного руководителя в техническую команду развития продуктов MLOps-экспертизы. Развиваем единую MLOps-экосистему, включая:

среду разработки моделей и пайплайны train/inference;

среду исполнения моделей и пайплайны доставки;

среду немодельных сервисов;

Feature Store, AutoML, A/B тестирование;

RAG и AI-агенты.

💌 Для вопросов и резюме - просьба обращаться в лс Откликнуться