MLOps Developer with Python

Мы ищем практикующего инженера MLOps и AI Ops, который поможет создавать, развертывать и эксплуатировать ML- и GenAI-продукты на общей платформе данных и AI. Вы будете сосредоточены на выполнении задач по жизненному циклу моделей, надежности в продакшене и инфраструктуре, которая поддерживает как среды платформы, так и поставляемые продукты.

• Создавать, развертывать и эксплуатировать ML- и GenAI-модели и сервисы от начала до конца в соответствии с практиками MLOps
• Разрабатывать и поддерживать продукты в области данных и AI в доменах платформы
• Обеспечивать работу и повышать надежность общей платформы данных и AI, включая инфраструктуру сред и продуктов
• Оркестрировать и поддерживать надежные пайплайны данных и моделей, обеспечивая качество и доступность для downstream-потребителей
• Применять Infrastructure as Code с Terraform и стандарты CI и CD для рабочих нагрузок данных и AI
• Внедрять observability и мониторинг для моделей и сервисов и принимать меры по производительности и затратам
• Участвовать в дизайн-ревью и код-ревью
• Документировать созданные процессы

• Около 3 лет подтвержденного опыта работы в роли MLE, ML Ops, AI engineer или аналогичной роли
• Уверенное знание Python и опыт развертывания и обслуживания моделей в продакшене
• Практический сквозной опыт MLOps, включая model registry, развертывание и мониторинг на универсальных платформах
• Опыт контейнеризации и оркестрации с использованием Docker и Kubernetes
• Опыт работы с Infrastructure as Code с использованием Terraform и практиками CI и CD
• Опыт работы с Google Cloud Platform, включая BigQuery
• Свободное владение испанским языком и средний уровень английского для работы с документацией и международного сотрудничества

• Опыт GenAI-разработки, включая LangChain, агентов, Model Context Protocol и векторные базы данных
• Опыт разработки API с использованием FastAPI или Flask
• Знание основ платформ данных, включая концепции lakehouse и warehouse, стриминг, SQL-трансформации и оркестрацию пайплайнов
• Понимание принципов data governance, каталогизации, безопасности и IAM
• Опыт работы с инструментами observability, такими как Prometheus, Grafana или Datadog