Старший DevOps-инженер (в Центр MLOps-экспертизы банка)

Юзтех — группа аккредитованных ИТ-компаний полного цикла разработки с многолетней экспертизой в передовых технологиях: DWH, Big Data, AI/ML, Blockchain, BI, предиктивная аналитика, цифровые двойники производства и рисков.

ГК Юзтех является технологическим партнером таких компаний, как Mail.ru, 2ГИС, НЛМК, Еврохим, Го Инвест, Альфа-Банк, Сбер, ВТБ, МКБ, Самолет, Х5 Retail Group, Газпромнефть, Леруа Мерлен, Ситилинк, Ланит, IBS. Также ГК разрабатывает собственные ИТ-продукты (Usebus, Octopus, Тил Эйчар) и флагманские проекты, которыми пользуется 70% населения страны.

Нужен прежде всего Senior DevOps-инженер. Основной фокус роли — инфраструктура и развитие платформы, а не разработка или обучение ML-моделей. Он будет заниматься развертыванием GitLab, GitLab CI и переписыванием сложных пайплайнов с Jenkins на GitLab CI. Поэтому требуется глубокое знание GitLab (CI/CD) и Jenkins — хотя бы для понимания переносимой логики.

Команды центра MLOps-экспертизы делают MLOps-платформу для вывода моделей, но сами модели не трогают, не разрабатывают (не работают со Spark, Hadoop, кроме интеграции с K8s). У них — core-инфраструктура. MLOps здесь только в том, что они делают прикладные задачи для машинного обучения, — настраивают компоненты: MLflow, препроцессоры, постпроцессоры, Seldon — всё, что нужно в пайплайне для разворачивания моделей.

Основной стек центра: JupyterHub, Airflow, MLflow, Seldon, Python, Kubernetes, GitLab CI, Kafka, Redis, PostgreSQL

Задачи:

• Конфигурировать и разворачивать инфраструктурные компоненты.

• Адаптировать/разрабатывать с нуля автоматизированные пайплайны под актуальные бизнес-задачи (MLOps, AutoML).

• Создавать и поддерживать пользовательские инструменты для работы в едином ML-контуре применения и обучения.

• Масштабировать разрабатываемые системы и инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения.

Важные знания и опыт:

• Опыт работы в DevOps от 5 лет (Docker, Helm, GitLab и GitLab CI; Jenkins, Argo CD, Python).

• Опыт администрирования Kubernetes от 2 лет (bare-metal, а не облачные managed-решения).

• Опыт автоматизации CI/CD для ML-проектов.

• Опыт с Kafka.

• Опыт с ELK-стеком.

Будет преимуществом:

• Опыт с MLOps-стеком (Airflow, JupyterHub, Seldon, MLflow).

Мы предоставим:

• Карьерную и профессиональную возможность в стабильной, аккредитованной ИТ-компании.

• Расширенный полис ДМС со стоматологией, корпоративного психолога.