Data/MLOPS/Devops specialist

О компании:
Наш заказчик - один из лидеров рынка онлайн-кинотеатров в России и странах СНГ. Компания 14 лет работает на рынке профессионального легального видеоконтента, каждый день решая интересные задачи в атмосфере свободы, доверия, открытости.

Команда не только предоставляет миллионам пользователей доступ к кино и сериалам, но и создает их сама.

Ищем в команду Data/ML Ops для участия в построении единой ML-платформы в компании. Активное участие в развертывании и эксплуатации моделей машинного обучения. Помогаем командам разработки строить пайплайны для обеспечения жизненного цикла моделей машинного обучения.

Что используют в работе:

• Используем контейнеры (docker) для подготовки разрабатываемых приложений, осваиваем использование k8s для оркестрации. Работаем с Ubuntu, Linux.

• Храним код и разрабатываем pipeline-ы с помощью gitlab+artifactory.

• Для мониторинга серверов и сервисов используем zabbix и statsd, заправляем grafana.

• Наши сервисы написаны на python, golang и немного php и java.

• Любим и активно используем jenkins для решения самых разнообразных задач.

• Используем много open source (и не только) приложений: nginx, redis, postgresql, mongodb, rabbitmq, clickhouse, openstack, gitlab, kafka, hdfs, jira, opennebula, airflow, spark, ray.

Текущие задачи нацелены на модернизацию стэка технологий ML и построение единой ML платформы в компании:

• Интегрировать модели машинного обучения в процессы CI/CD и работать с контейнеризацией (Docker, Kubernetes);

• Настраивать инфраструктуру для запуска, мониторинга и автоматизации жизненного цикла моделей ML;

• Участвовать в разработке и управлении процессами развертывания и эксплуатации моделей машинного обучения, а также хранилищ мета-информации;

• Разрабатывать и оптимизировать пайплайны данных и ML для развертывания на производственной среде;

• Работать с высоконагруженными вычислениями, а также потоками данных в виде батчей и стримингов.

Ожидания:

• Понимание основных алгоритмов машинного обучения и статистики, жизненного цикла ML-моделей;

• Положительный и продолжительный опыт работы CI/CD-системами (gitlab и jenkins);

• Умение хорошо готовить docker;

• Опыт программирования на скриптовых языках (shell, python);

• Опыт администрирования linux и веб-приложений;

• Понимание сетевые технологии TCP/IP;

• Опыт работы с системами управления конфигурациями;

• Опыт работы с технологиями машинного обучения и их интеграции.

Не обязательно, но будет преимуществом:

• Знание SQL и опыт в разработке и эксплуатации пайплайнов подготовки данных;

• Навыки работы с OpenSource или облачными ML-платформами (Kubeflow, MLFlow, AWS, GCloud и так далее).

Условия:

• Оформление: официальное трудоустройство по ТК РФ в аккредитованной ИТ-компания;

• Формат работы: гибрид в сторону удаленки (1 раз неделю в офисе);

• График работы: гибкое начало рабочего дня по согласованию с руководителем.

• Дополнительно: современная рабочая техника, дополнительный монитор и многое другое для комфортной работы; заботу о здоровье: возможность получать консультации психолога, юриста, финансового консультанта и специалиста по ЗОЖ, а после испытательного срока — ДМС (со стоматологией) и страховку для выезда за рубеж; поддержку в обмене знаниями и идеями: поощряем выступления на митапах и помогаем с подготовкой докладов; бесплатная подписка на сервис корпоративных скидок и предложений BestBenefits, а также доступ к онлайн-библиотеке издательства «МИФ»; скидки на сервис компании.