← К каталогу
ФИ

Финфрейм

Senior ML Platform Engineer (Python Backend / MLOps)

УдалённоSeniorМосква, Россия2 ч назад
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ

Что JobRadar наблюдает сейчас

Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.

Последнее подтверждение8 мин. назад
Впервые замечена2 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

Ищем сильного Python-инженера , который понимает специфику машинного обучения и умеет работать на стыке разработки, ML и инфраструктуры.

Основной фокус - Python Backend, Model Serving, оптимизация CPU/GPU, автоматизация MLOps и Spark в Kubernetes.

Обязанности:

  • Разработка ML-сервисов:
  • Анализировать исследовательский код и прототипы Data Scientists, превращать их в надёжные производственные сервисы для классического ML и Deep Learning.
  • Разрабатывать API инференса, предобработку и постобработку данных, обработку ошибок и тесты.
  • Обеспечивать воспроизводимость результатов модели между исследовательской и производственной средой.
  • Совместно с DS формировать требования к признакам в Feature Store и взаимодействовать с Data Engineers.
  • Формировать требования к контрактам для взамодействия с другими сервисами совместно с Архитектором
  • Производительность и ресурсы для сервисов:
  • Проводить нагрузочные тесты, профилировать и оптимизировать ML-сервисы.
  • Подбирать CPU/GPU, RAM, количество реплик и параметры параллелизма с учётом производительности и стоимости ресурсов.
  • Развивать инференс Deep Learning и LLM-моделей в Kubernetes.
  • Исследовать способы эффективного использования и разделения GPU, включая MIG и HAMi.
  • Мониторинг и надёжность:
  • Разрабатывать метрики, мониторинг и оповещения для ML-сервисов.
  • Контролировать задержки инференса, пропускную способность, ошибки, использование CPU/GPU и памяти.
  • Анализировать логи и метрики, выявлять причины деградации производительности и сбоев.
  • Совместно с DS автоматизировать сбор показателей качества моделей и входных данных.
  • Повышать отказоустойчивость и стабильность ML-сервисов.
  • Автоматизация MLOps:
  • Развивать единые подходы к хранению, версионированию и управлению датасетами, моделями и артефактами.
  • Автоматизировать запуск ML-задач, управление окружениями и воспроизводимость экспериментов.
  • Анализировать проблемы в процессах разработки DS и создавать инструменты для их решения.
  • …

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / Developers / RU / between3And6