MLOps-инженер

Что делать

• Администрировать и развивать собственный K8s-кластер в облаке: создавать новые и поддерживать существующие statefull-сервисы (СУБД, Airflow, MLFlow, Kubeflow, Bento, Prefect).
• Создавать и развивать Gitlab CI/CD-процессы для ML-проектов и инфраструктуры.
• Создавать и развивать процессы автоматического создания инфраструктуры в облаке с помощью Terraform.
• Создавать и развивать процессы автоматического внесения изменений в существующую инфраструктуру с помощью Ansible.
• Поддерживать в актуальном состоянии документацию проекта.

Стек технологий: Docker, K8s, Linux, Cloud, Terraform.

Ожидания

• Docker — опыт от 2 лет.
• K8s — опыт от 1 года.
• Linux — опыт от 2 лет.
• Cloud — опыт от 1 года.
• Terraform — опыт до 1 года.

Знание средств ML — scikit-learn, Spark, TensorFlow — будет плюсом.