Senior MLOps Engineer

Мы ищем Senior MLOps Engineer для нашей Data team in Barcelona.

Присоединяйтесь к команде User Acquisition MLOps, которая строит ядро ML‑инфраструктуры Appodeal. Мы проектируем и эксплуатируем системы, обеспечивающие предсказания в реальном времени в огромных масштабах, где каждая миллисекунда имеет значение. Наша работа напрямую поддерживает тысячи операций ставок каждую секунду, обеспечивая высокопроизводительную, низколатентную платформу инференса, используемую по всей компании.

• Проектировать, эксплуатировать и улучшать ML‑платформу, включая рабочие процессы Databricks для обучения, MLflow и Unity Catalog для управления моделями, CI/CD‑конвейеры с использованием GitHub Actions и Databricks Asset Bundles, а также интеграцию с уровнем инференса в режиме выполнения.
• Поддерживать data scientists в разработке и поддержке сквозных конвейеров обучения, охватывающих обработку данных, трансформацию признаков, обучение ML‑моделей на GPU и распределённые настройки обучения для обеспечения эффективных и масштабируемых рабочих процессов.
• Обеспечивать надёжный и безопасный инференс моделей, проверяя модели перед продвижением, проверяя совместимость метаданных, мониторинг задержек и поддерживая потоки оценки моделей.
• Поддерживать сильную наблюдаемость ML, включая онлайн и офлайн мониторинг, проверки паритета данных и признаков, а также автоматическую валидацию производительности моделей в продакшене.
• Разрабатывать внутренние инструменты и API, позволяющие DS‑командам и менеджерам аккаунтов экспериментировать, валидировать и продвигать модели эффективно, снижая операционное трение.

• 3+ лет опыта в MLOps, ML Platform Engineering или Backend‑ролях, поддерживающих производственные ML‑системы.
• Сильные навыки Python и разработки программного обеспечения, опыт создания и поддержки API (FastAPI, Flask или аналогичные).
• Практический опыт работы с DNN, используя PyTorch или другие современные фреймворки глубокого обучения, включая обучение на GPU и оптимизацию использования аппаратных ресурсов.
• Твёрдое понимание распределённых вычислений и обработки данных с использованием Apache Spark или аналогичных фреймворков.
• Опыт работы с Databricks (Jobs, MLflow, Delta, UC) или эквивалентной облачной ML‑платформой.
• Глубокое понимание жизненного цикла ML: ingest данных, эксперименты, упаковка модели, развертывание и мониторинг.
• Знакомство с системами инференса моделей в реальном времени и обеспечение совместимости с downstream‑сервисами.
• Опыт работы с библиотеками валидации данных (Pydantic или аналогичные), используемыми в ML и API‑конвейерах.
• Хорошее понимание контейнеров Docker, Kubernetes и базовых сетевых концепций.
• Опыт создания и поддержки CI/CD‑конвейеров (GitHub Actions или аналогичные).
• Опыт работы с оркестрационными инструментами (Databricks Jobs, Dagster, Airflow или аналогичные).
• Демонстрируемая способность использовать современные AI‑инструменты (Claude, ChatGPT, Gemini) для ускорения разработки и повышения качества.
• Проактивный менталитет с сильным чувством ответственности, постоянно продвигающий работу вперёд и предвидящий следующие шаги без необходимости тесного руководства.
• Отличные навыки коммуникации на английском языке.

• Опыт работы в средах инференса ML с очень высокой нагрузкой и низкой задержкой.
• Знание распределённых или крупномасштабных фреймворков обучения ML и мног GPU‑настроек.
• Знакомство с Databricks Asset Bundles.
• Понимание форматов сериализации моделей, таких как ONNX или другие переносимые форматы.
• Умение работать с языком программирования Rust.
• Знакомство с архитектурами трансформеров, моделями encoder‑decoder или подходами к последовательному моделированию.
• Опыт в концепциях data engineering, таких как построение масштабируемых конвейеров данных, понимание паттернов CDC или работа со структурированными и неструктурированными наборами данных.
• Опыт работы с MinIO или другими S3‑совместимыми системами хранения.
• Понимание сетевых протоколов, таких как TCP, HTTP и gRPC, включая их ограничения в сценариях низкой задержки.
• Уверенное ориентирование в экосистеме Atlassian (Jira, Confluence, Compass).

Эта позиция подразумевает переезд в Barcelona и работу из нашего офиса в центре города.

• Возможность работать над передовыми проектами с глобальным влиянием в индустрии мобильных приложений.
• Коллаборативная и инклюзивная культура, ценящая инновации и непрерывное обучение.
• Конкурентоспособная зарплата, гибкие условия работы и комплексный пакет льгот.
• Возможности профессионального развития и карьерного роста в быстрорастущей компании.