ML Ops

Обязанности:
• Формирование долгосрочной стратегии платформы (Hardware, LLM/ML-платформа, стандарты, SLO/SLA, Cloud). Локальная инфра 8× NVIDIA H200 и Yandex Cloud;
• Строить с нуля MLOps-платформу, ML-конвейеры, DWH, Data pipelines;
• Кастомизация и развертывание LLM-моделей на локальных GPU;
• Проектировать и эксплуатировать масштабируемые LLM/ML-пайплайны и data-workflows. On-prem инфраструктуру. Prod, R&D, DR контуры;
• Деплоить, мониторить и оптимизировать сервисы LLM/ML-инференса (задержка, пропускная способность, autoscaling, стоимость);
• Строить и поддерживать data-инфраструктуру: ETL/ELT, batch/stream-обработку, слои хранения (SQL/NoSQL, object storage, data lake/warehouse). Выстраивать интеграции разных источников данных с низкой задержкой;
• End-to-end производительность: профилирование узких мест по данным и инференсу, поставка оптимизаций;
• Укреплять надёжность и безопасность: observability/наблюдаемость, алерты, доступы, аудит-трейлы, DR;
• Запускать сервисы с нуля и доводить до продакшена.
Требования:
• 5+ лет в MLOps/Devops;
• 3+ лет опыта работы с LLM/ML в production (обязательно).
• Сильный Python и SQL.
• Практика GPU-инференса: профилирование, квантование, ONNX/TensorRT, Nvidia Triton.
• Опыт с LLM/RAG/мультиагентными фреймворками.
• Опыт с контейнерами и CI/CD. Понимание оркестрации, сетей и on-prem-хранилищ.
• Kafka, ClickHouse, Postgres, Airflow, векторные БД, k8s, DataSphere, LangChain, Kubeflow, Mlflow, Feast.
• Плюс: опыт с RU-fintech данными с биржи MOEX, новости Интерфакс, Cbonds, Market data, Tradingview.
Условия:
• Комфортный офис в Москва Сити (гибридный формат работы);
• ДМС с первого дня работы, включающая стоматологию, страхование жизни и возможность подключения родственников;
• Сервис корпоративных скидок Best Benefit;
• Конкурентный уровень заработной платы.