(Fluent Ukrainian) MLOps Engineer

Ми шукаємо амбітного та креативного MLOps Engineer, який фанатіє від AI, любить складні челенджі та готовий впроваджувати інноваційні рішення у сфері штучного інтелекту.

Продукт: створений для автоматизації сапорту (текстова комунікація) для популярних CRM-систем за допомогою ML. Продукт запускається у продаĸшн.

Команда: у нашій команді вже є досвідчений CEO & СТО з беĸграундом у Data Science та Machine Learning, Front-End, Back-end розробники, Machine Learning Engineer, Marketing Manager та Designer. 

Що будемо робити:

• Будувати та підтримувати ML інфраструктуру готових рішень та пайплайнів;
• Підтримувати розгортання та моніторинг ML моделей в продакшні;
• Співпрацювати з Data Scientists та Software Engineers для забезпечення плавної інтеграції ML-моделей;
• Впроваджувати та підтримувати CI/CD пайплайни для ML проєктів;
• Усувати проблеми, які пов'язані з продуктивністю та розгортанням ML-моделей;
• Апдейтити документацію та використовувати кращі практики процесів MLOps;
• Впливати на стратегію проєкту, брейнстормити з командою.

Requirements

Важливо і потрібно:

• 1-1,5 року комерційного досвіду в суміжній ролі (наприклад, ML Engineer, Data Engineer, DevOps Engineer);
• Практичний досвід розгортання та підтримки ML-моделей у виробництві;
• Досвід роботи з інструментами моніторингу та логування (наприклад, Prometheus, Grafana, ELK Stack);
• Досвід роботи з популярними фреймворками та бібліотеками ML (наприклад, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn);
• Впевнений досвід роботи з Python;
• Досвід роботи зі скриптовими мовами (наприклад, Bash);
• Досвід роботи з однією із основних хмарних платформ (наприклад, AWS, Azure, Google Cloud);
• Базове розуміння практик та інструментів MLOps (наприклад, MLflow, Kubeflow);
• Базові знання про CI/CD пайплайни та інструменти (наприклад, Jenkins, GitLab CI);
• Розуміння технологій контейнеризації (наприклад, Docker) та інструментів оркестрації (наприклад, Kubernetes);
• Розуміння хмарних сервісів ML (наприклад, AWS SageMaker, Azure ML, Google AI Platform);
• Впевнені навички використання Git та розуміння branching, merging та pull requests.

Буде плюсом:

• Досвід роботи з розподіленими обчислювальними фреймворками (наприклад, Apache Spark);
• Знання технік інтерпретованості та пояснюваності моделей;
• Знайомство з автоматизованим тестуванням та практиками забезпечення якості ML-моделей;
• Знання концепцій та інструментів обробки даних (наприклад, ETL процеси, зберігання даних);
• Почуття гумору 😊

Benefits

Ми пропонуємо:

• Конкурентна компенсація в USD;
• Можливість впливати на архітектуру продукту;
• Багато цікавих тасків та спілкування з командою;
• Адекватний, доброзичливий менеджмент та ніякої бюрократії;
• Віддалена робота в Україні або деінде в близькому часовому поясі;
• Атмосфера затишного стартапу зі стабільністю від холдингової компанії.