Senior Machine Learning Platform/Ops Engineer

По мере масштабирования AI‑поддерживаемой обучающей платформы Preply мы ищем опытного Senior ML Platform/Ops Engineer, который поможет вывести системы машинного обучения в продакшн с высокой надёжностью, производительностью и наблюдаемостью. Вы будете работать на стыке ML, data engineering и облачной инфраструктуры, обеспечивая быструю, безопасную и воспроизводимую разработку моделей от обучения до развертывания. Мы достигли более 90 % внедрения AI‑инструментов кодирования среди инженеров и теперь переходим к более автономной, AI‑усиленной разработке в масштабе. В Preply инженеры имеют прямой доступ к лучшим доступным инструментам, с полной свободой их использования и экспериментирования при построении решений. Вы будете тесно сотрудничать с ML Scientists, Backend Engineers и Data Engineers, формируя основы нашего жизненного цикла ML.

• Создавать и поддерживать ML‑конвейеры для обучения, оценки и развертывания с использованием таких инструментов, как Databricks, MLFlow, Airflow, DBT, Sagemaker, Tecton
• Поддерживать AI‑учёных в создании воспроизводимых, контейнеризованных сред обучения моделей (по запросу и по расписанию) и управлять вычислительными ресурсами в масштабе (например, spot/GPU автоскейлинг)
• Определять и внедрять наблюдаемость и оповещения для ML‑систем (дрейф модели, качество данных, покрытие признаков и т.д.)
• Проектировать и масштабировать потоки ingest‑данных и трансформации признаков с использованием пакетной обработки (например, Spark/BigQuery) и потоковой (Kafka или аналог)
• Вносить вклад во внутренние библиотеки Python и инструменты платформы, ускоряющие эксперименты и развертывание для всех команд моделей
• Обеспечивать модульность, тестируемость и мониторинг ML‑сервисов с первого дня
• Исследовать и выводить в продакшн функции на основе LLM (например, конвейеры поиска, оценка подсказок, сервисинг моделей)

• Доказанный опыт проектирования и развертывания ML‑систем в продакшн (5+ лет в соответствующих ролях)
• Владение Python и SQL, а также инструментами оркестрации (Airflow, Kubeflow, Dagster и др.)
• Опыт работы с современными облачными платформами (предпочтительно GCP или AWS), Kubernetes и CI/CD процессами
• Понимание жизненного цикла ML‑моделей: обучение, валидация, развертывание и мониторинг
• Сильные DevOps‑практики: Git, IaC (Terraform), логирование/наблюдаемость, контейнеризация (Docker/K8s)
• Способность работать самостоятельно с ML Scientists и наставлять коллег в надёжности, тестировании и доставке. Ориентированность на влияние продукта.
• Знакомство с обслуживанием LLM, векторными базами данных или потоками продуктов, основанных на GenAI
• Глубокая практическая экспертиза в AI‑инструментах, особенно в агентном AI SDLC

• Открытая, совместная, динамичная и разнообразная культура;
• Щедрый ежемесячный бонус на занятия на Preply.com, бюджет на обучение и развитие и время для саморазвития;
• Конкурентный финансовый пакет с долей в компании, отпускными и медицинской страховкой;
• Доступ к бесплатным платформам поддержки психического здоровья;
• Возможность раскрыть потенциал учеников и репетиторов через изучение и преподавание языков в 175 странах (и продолжается!)