MLOps-инженер (команда ML-платформы)

Разработка ML-платформы Купера:

- проектирование и построение системы автоматизации жизненного цикла ML-моделей;

- разработка PoC, выбор и внедрение новых технологий в ML стек Купера;

- участие в развитии платформы, взаимодействие со стейкхолдерами;

- участие в построении ML-архитектуры Купера.

Привет! На связи Купер.тех!

Купер — это сервис доставки из магазинов и ресторанов. За 10 лет сервис вырос из food-tech стартапа в высокотехнологичную компанию. Купер — это профессиональная команда и надёжная IT-инфраструктура, которая увеличилась в 77 раз с 2019 года. Купер объединяет свыше 600+ IT-специалистов. Мы создаем вдохновляющий продукт для миллионов клиентов.

Сейчас мы ищем Senior MLOps-инженера, который будет помогать развивать и поддерживать нашу ML-платформу.

Что у нас интересного:

1. ДМС;
2. предоставляем множество корпоративных бонусных программ;
3. работаем удаленно. В Москве есть большой и красивый офис — welcome;
4. выдаем технику для работы на твой выбор;
5. помогаем интеллектуально и физически развиваться (электронная библиотека, книжный клуб, футбол);
6. уделяем большое внимание обучению сотрудников, поэтому в нашей knowledge base ты найдёшь много интересных курсов, книг и записей конференций, а также у нас есть выделенный бюджет на образование.

А ещё:

1. мы сами участвуем в конференциях, как спикеры;
2. проводим внутренние митапы;
3. не боимся экспериментировать с новыми решениями и технологиями :)

Чего мы ждем от будущего коллеги:

- опыт работы от 5 лет;

- знание Python;

- опыт разработки ML-пайплайнов на Airflow (или другом оркестраторе);

- понимание принципов CI/CD и опыт построения пайплайнов на базе gitlab;

- знание SQL, понимание принципов организации хранилищ данных и опыт работы с PostgreSQL / Clickhouse / Greenplum;

- знание Kafka;

- знание docker и опыт разворачивании приложений в kubernetes окружении;

- опыт работы с “ML Ops стеком” (MLflow, Kubeflow, Flyte, Feast, DVC, lakeFS, Seldon Core, etc.);

- опыт работы с инженерным аспектом LLM, разворачивание и поддержка LLM в K8S;

- опыт работы с GPU для ML.

Будет супер, если есть:

- опыт работы с фреймворками и библиотеками для разработки моделей машинного обучения (Catboost, XGBoost, Tensorflow, Transformers, etc.).