ФИ
Финфрейм
Senior ML Platform Engineer (Python Backend / MLOps)
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
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