MLE Developer with MLOps, Passenger Experience Platform

Мы ищем практикующего MLE и AI Ops Engineer для проектирования, развёртывания и эксплуатации продуктов на основе данных и AI от начала до конца. Вы будете заниматься платформой и операционной работой, включая инфраструктуру, пайплайны MLOps, observability, безопасность и управление затратами.

• Проектировать, развёртывать и эксплуатировать сервисы ML и GenAI от начала до конца
• Создавать и поддерживать пайплайны MLOps и стандарты CI/CD для рабочих нагрузок данных и AI
• Обеспечивать надёжность, масштабируемость и удобство использования платформы Data and AI в различных бизнес-доменах
• Отвечать за инфраструктуру окружений и продуктов с помощью Terraform на Google Cloud Platform
• Настраивать observability и мониторинг моделей, пайплайнов и сервисов
• Применять практики безопасности, IAM, governance и оптимизации затрат в области данных и AI
• Использовать разработку с помощью AI, чтобы ускорять и улучшать поставку

• 4+ лет опыта в роли MLE, ML platform engineering, AI Ops engineering или в близкой роли
• Уверенное владение Python для сервисов и работы с данными с использованием Pandas и FastAPI
• Практический опыт MLOps: развёртывание моделей, model registry, serving и мониторинг
• Опыт GenAI-разработки с использованием LangChain, агентов, MCP, векторных баз данных и кеширования ответов
• Опыт контейнеризации и оркестрации с использованием Docker и Kubernetes
• Опыт работы с infrastructure as code на Terraform и с пайплайнами CI/CD для данных и AI
• Опыт работы с облаком Google Cloud Platform и BigQuery для аналитических нагрузок
• Свободное владение испанским и средний уровень английского для документации и международного взаимодействия

• Опыт работы с инструментами observability, такими как Prometheus, Grafana или Datadog
• Знание основ платформ данных, включая оркестрацию пайплайнов, концепции lakehouse или warehouse и трансформации на SQL
• Знание практик безопасности, IAM и governance данных
• Развитое критическое мышление, коммуникация и сотрудничество в кросс-функциональных командах