СберMLops
Москва
Команда MLOps развивает практику вывода ML‑моделей в прод для Сбербанк Страхование: строит стенды, пайплайны, оркестрацию и мониторинг моделей, повышая доступность и качество сервисов для бизнес‑подразделений
ГрейдSenior
Стек
PythonKubeflowSQLKubernetesMLflowAirflowDockerBashCI/CDLinux
Задачи
- •Проектирование и внедрение MLOps‑практик и стендов для разработки, тестирования и инференса моделей
- •Организация пайплайнов для Batch и Streaming инференса с учётом CPU/GPU ресурсов
- •Помощь исследователям и ML‑инженерам в выводе моделей в прод
- •Внедрение и поддержка систем мониторинга качества моделей в production
- •Обеспечение высокой доступности и отказоустойчивости ML‑систем
Обязательно
- •Знание инструментов MLOps (MLflow, Kubeflow, Airflow и др.)
- •Опыт с контейнеризацией и оркестрацией (Docker, Kubernetes)
- •Навыки программирования на Python и Bash
- •Знание SQL
- •Уверенный пользователь Linux
- •Понимание CI/CD‑практик
- •Понимание процессов машинного обучения и Data Science
