Lead MLOps Engineer – Privacy-First AI/ML Infrastructure Yerevan, Armenia

Мы ищем Lead Machine Learning Engineer для присоединения к нашей команде Engineering, сосредоточенной на проектировании и масштабировании инфраструктуры AI/ML с приоритетом конфиденциальности для глобальных продуктов. В этой роли вы будете работать на стыке крупномасштабных распределённых систем и инженерии конфиденциальности, создавая платформы и инструменты, которые поддерживают модели ML в наших продуктах, при этом гарантируя, что конфиденциальность пользователей рассматривается как фундаментальное инженерное требование, а не как после‑факт.

• Build & Innovate: Исследовать и разрабатывать передовые AI/ML решения и инструменты, которые трансформируют процесс обучения, развертывания и мониторинга моделей, поддерживающих наши продукты.
• Scale & Secure: Проектировать безопасные, конфиденциальные и высокопроизводительные системы — гарантируя, что защита конфиденциальности встроена в нашу инфраструктуру по‑дизайну, а не добавляется позже.
• Collaborate & Influence: Выступать в роли технического лидера — сотрудничать с кросс‑функциональными командами, участвовать в обсуждениях дизайна, обмениваться конструктивной обратной связью и наставлять младших инженеров.
• Champion Quality: Продвигать инженерное совершенство через ревью дизайна, тщательное ревью кода и надёжную автоматизацию тестирования, обеспечивая поддерживаемость и устойчивость наших AI/ML систем в масштабе.

• Experience: 5-7+ лет профессионального опыта разработки программного обеспечения с сильным акцентом на AI/ML.
• Education: степень магистра или PhD в области Machine Learning, Computer Science, Computer Engineering или эквивалентный опыт.
• Core Expertise: глубокое понимание традиционного ML (supervised/unsupervised) и Generative AI, сильные навыки системного дизайна и опыт работы с высокомасштабной распределённой обработкой данных.
• Strong programming skills in Python, with working proficiency in Java and/or Scala: сильные навыки программирования на Python, с рабочей компетенцией в Java и/или Scala.
• Hands-on experience with ML frameworks such as PyTorch, TensorFlow, or JAX: практический опыт работы с ML‑фреймворками, такими как PyTorch, TensorFlow или JAX.
• Proven experience with distributed computing frameworks - Ray, Apache Spark: подтверждённый опыт работы с распределёнными вычислительными фреймворками — Ray, Apache Spark.
• Глубокая экспертиза в Kubernetes и контейнеризированной инфраструктуре для ML workloads.
• Experience building and maintaining ML pipelines with tools like MLflow: опыт построения и поддержки ML pipelines с инструментами, такими как MLflow.
• Demonstrated experience designing and scaling production ML infrastructure: продемонстрированный опыт проектирования и масштабирования production ML infrastructure.
• Experience mentoring engineers and acting as a technical leader within a team: опыт наставничества инженеров и выступления в роли технического лидера в команде.

• Опыт работы с privacy-preserving ML techniques (например, differential privacy, federated learning, secure multi-party computation).
• Знакомство с Generative AI / LLM developer tooling.
• Опыт работы над глобальными продуктами с высоким трафиком/объёмом данных.
• Опыт в security engineering или privacy-focused system design.
• Вклад в open-source ML infrastructure projects.

• Возможность работать над передовыми проектами

• Работа в высокомотивированной и преданной команде

• Конкурентоспособная зарплата

• Гибкий график

• Пакет льгот — медицинская страховка, спорт

• Корпоративные социальные мероприятия

• Возможности профессионального развития

• Хорошо оборудованный офис