ML-инженер

Департамент данных, проектов и процессов Банка России ищет профессионалов для работы над внедрением современных технологий и оптимизацией бизнес-процессов. Наша команда активно использует искусственный интеллект и продвинутую аналитику для повышения эффективности и качества принимаемых решений. Мы управляем портфелем проектов, развиваем гибкие подходы и продуктовые команды, а также работаем над цифровизацией и реинжинирингом бизнес-процессов. Присоединяйтесь к нам и станьте частью команды, формирующей будущее управления данными и проектами в Банке России! Чем предстоит заниматься: Настройка и поддержка инструментов и сред для разработки и развертывания сервисов и приложений; Сопровождение и поддержка ML инфраструктуры (на облаке); Настройка и сопровождение CI/CD пайплайнов; Мониторинг и логирование ML-сервисов; - развертывание вспомогательных программных комплексов для оптимизации работы DS[1]команды; Рефакторинг кода DS-команды; Развертывание ML-сервисов (упрощение текстов, RAG и т.д.) на облачной платформе с WebUI; Выбор и настройка компонент MLOps на облачной платформе; Настраивание системы доступа к сервисам и ведение статистики использования. Что мы ожидаем от кандидата: Законченное высшее техническое образование; Опыт работы MLE/MLOps от 2-х лет; Технический стек: Kubernetes, React, Python, SQL, Docker, Hadoop, Spark, JupyterHub, GitLab CI/CD, Jenkins, MLflow, Seldon Core, Apache Airflow, DVC, S3, Kafka, Grafana, Prometheus, PostgreSQL, знание ML- и ETL-оркестраторов (например, Airflow), CI/CD-инструменты (например, Jenkins, GitLab), Model registry, experiments tracking (MLflow), контейнеризация (Kubernetes, Docker), понимание ML Ops и подходов к разработке ML-моделей и сервисов; Дополнительным плюсом являются сертификаты в области Machine Learning, MLOps, навыки frontend разработки; Готовность работать фулл тайм в офисе. Что мы предлагаем: Получение уникального опыта в мегарегуляторе; Возможности профессионального и карьерного развития; Привлекательная система мотивации; Широкий социальный пакет; Корпоративное обучение; Удобное расположение офиса.