Архитектор MLOps

Мы — трайб SberWorks. Кластер MLOps отвечает за технологическую реализацию процессов производства ML-моделей. Кластер объединяет команды методологов, экспертов в области машинного обучения и разработчиков инструментов, которые обеспечивают эффективное внедрение и эксплуатацию ML-решений. Мы ищем талантливого и опытного Архитектора MLOps, который сможет выстроить технически современную, удобную и прозрачную практику MLOps, оказывающую влияние на весь Сбер. Наша задача - построить удобное, технологичное, быстрое и максимально автоматизированное производство моделей машинного обучения. Наша цель - сделать максимально эффективный в стране MLOps.Обязанности Проектирование и внедрение MLOps-платформы: разработка и внедрение инфраструктуры для обучения, развертывания и мониторинга ML-моделей создание end-to-end pipelines для автоматизации процессов машинного обучения (CI/CD для ML) Оптимизация процессов: автоматизация процессов обучения, тестирования и переобучения моделей интеграция инструментов для управления данными, моделями и их версионированием (MLflow, Kubeflow и др.) Масштабирование и надежность: обеспечение масштабируемости ML-решений для работы с большими объемами данных гарантия высокой доступности и отказоустойчивости ML-систем Мониторинг и управление моделями: внедрение систем мониторинга качества моделей в production (выявление дрейфа данных, degradation модели) разработка стратегий для автоматического переобучения моделей Сотрудничество с командами: тесное взаимодействие с Data Scientists, ML Engineers, инженерами данных и DevOps для создания эффективных ML-решений. обучение команд лучшим практикам MLOps. Безопасность и соответствие стандартам: обеспечение безопасности процесса производства моделей в соответствии с требованиями организации. Требования Образование и опыт: высшее образование в области IT, или математики опыт работы в области MLOps, DevOps, Data Science или ML Engineer от 3 лет успешный опыт внедрения проектирования с нуля, разработки и внедрения систем уровня Business Critical опыт работы в высоконагруженных проектах будет преимуществом Технические навыки: глубокое понимание процессов машинного обучения и Data Science опыт работы с облачными платформами (AWS, GCP, Azure) и их сервисами для ML (SageMaker, Vertex AI, Azure ML) знание инструментов MLOps (MLflow, Kubeflow, TFX, Airflow, и др.) опыт работы с контейнеризацией и оркестрацией (Docker, Kubernetes) навыки программирования на Python, Bash, SQL понимание MLOps-практик и CI/CD навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом. Условия комфортный современный офис рядом с м.Нагатинская / м. Тульская возможность выбрать удобный график – офис/гибрид ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.