Tech Lead MLOps

Мы строим современную платформу данных и ML: хранилище по слоям, единый профиль клиента (MDM), фичестор и систему принятия решений по заявкам в реальном времени.

ML-инфраструктуры в полноценном виде у нас пока нет, и мы ищем человека, который спроектирует её сам: выберет подходы и инструменты, обоснует решения, реализует и станет владельцем платформы. Это не позиция «делать по готовому ТЗ».

Важно: это роль технического лидера, а не менеджера. Основную часть времени вы будете сами, своими руками разворачивать, настраивать и отлаживать инфраструктуру — от кластеров и сервисов до CI/CD, логирования и алертов.

Чем предстоит заниматься:

• Спроектировать целевую архитектуру ML-платформы: как модели обучаются, выкатываются, обслуживаются и мониторятся; как фичи попадают из DWH в онлайн-контур скоринга.

• Сравнивать и выбирать технологии под наши задачи, готовить обоснования и защищать решения перед командой и руководством.

• Своими руками развернуть и настроить: dbt поверх Greenplum, Yandex Data Proc (Spark), MLflow (трекинг экспериментов, реестр моделей), serving моделей (онлайн-инференс по API и батч-скоринг, версионирование, откаты).

• Развернуть, настроить и поддерживать инфраструктуру фичестора на Feast: офлайн-хранилище в DWH (Greenplum), онлайн-хранилище на Valkey, registry, materialization, логирование и мониторинг. Сами признаки и пайплайны строят дата-инженеры, а вы задаёте стандарты работы с фичестором (регистрация фич, point-in-time корректность, отсутствие расхождений train/serve), обучаете команду и ревьюите решения.

• Выстроить мониторинг на всех уровнях: инфраструктура и сервисы — метрики, логи, алертинг (Prometheus, Grafana, Alertmanager, ELK/Loki); модели — дрейф фич и скоров, стабильность (PSI), деградация качества, латентность и ошибки инференса; данные — свежесть, полнота и корректность фич и витрин, контроль пайплайнов Airflow и dbt; дашборды и регламенты реагирования на инциденты.

• Обеспечить онлайн-скоринг заявки с низкой задержкой: сбор…