MLOps Engineer (ML Platform)

Описание

Мы развиваем внутреннюю ML-платформу для команд Data Science и ML. Платформа обеспечивает полный цикл работы с ML: от интерактивных окружений для исследований до обучения моделей на GPU, версионирования данных и моделей, оркестрации пайплайнов. Ищем MLOps-инженера, который поможет развивать инфраструктуру, автоматизировать процессы и делать платформу надёжной, масштабируемой и удобной для пользователей. Наш стек ОС и контейнеры: Linux, Docker, Kubernetes, Helm IaC и автоматизация: Terraform, Ansible CI/CD: GitLab, GitLab CI/CD, Registry Мониторинг и логи: Grafana, Prometheus, VictoriaMetrics, Kibana Языки: Python ML-инструменты: JupyterHub, YTsaurus, Slurm, Airflow, MLflow, LakeFS GPU: NVIDIA GPU, MIG Сеть: TCP/IP, DNS, ingress, балансировка, сетевые политики. Обязанности развивать и поддерживать ML-платформу: окружения для обучения и экспериментов разворачивать и сопровождать сервисы в Kubernetes: Helm, Docker, ingress, сетевые политики, балансировка автоматизировать инфраструктуру с помощью Terraform, Ansible, Helm строить и поддерживать CI/CD-процессы в GitLab: сборка, тестирование, публикация образов в Registry, деплой управлять GPU-ресурсами: NVIDIA GPU, MIG, планирование, изоляция, мониторинг загрузки интегрировать и поддерживать инструменты ML-платформы: JupyterHub, YTsaurus, Slurm, Airflow, MLflow, LakeFS обеспечивать observability: Grafana, Prometheus, VictoriaMetrics, Kibana работать с сетью: DNS, TCP/IP, маршрутизация, балансировка, firewall, service discovery писать автоматизацию и внутренние сервисы на Python обеспечивать отказоустойчивость, безопасность, масштабирование и предсказуемость платформы консультировать команды DS/ML по использованию платформы и лучшим практикам. Требования уверенное знание Linux и сетей коммерческий опыт эксплуатации Kubernetes в production опыт работы с Docker, Helm, Terraform, Ansible опыт построения CI/CD в GitLab, включая Registry понимание принципов мониторинга и логирования: Prometheus, VictoriaMetrics, Grafana, Kibana уверенный Python для автоматизации и написания внутренних сервисов опыт работы с GPU-ресурсами: NVIDIA GPU, MIG, планирование и мониторинг понимание жизненного цикла ML-моделей и задач MLOps опыт интеграции или поддержки инструментов из ML-стека: JupyterHub, YTsaurus, Slurm, Airflow, MLflow, LakeFS. Условия возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.