ИК СИБИНТЕК

Machine Learning Architect

Не указана
  • Москва
  • Полная занятость
  • Удаленная работа
  • От 3 до 6 лет

Обязанности:

  • Проектирование архитектуры решений, составление дизайн-документов;
  • Разрабатка ML-инфраструктуры для проведения экспериментов и эксплуатации DS-решений, проектирование MLOps пайплайнов, сценариев интеграции и запуск моделей;
  • Разработка распределенных систем хранения и обработки данных;
  • Исследование и внедрение open-source-решения, доработка и оптимизация решений под конкретные требования;
  • Формулировка технических целей для команды, декомпозирование задач, принятие ключевых технических решений и поддержка общей концепции проекта;
  • Взаимодействие с командой DS и ML-инженеров для выбора и тестирования инструментов для интеграции и запуска моделей.

Технологический стек:

  • СУБД: ClickHouse, PostgreSQL, Neo4j, Tarantool, Redis;
  • Backend: .NET Core, Python;
  • Frontend: React;
  • Брокер сообщений: Kafka;
  • Объектные хранилища: Minion(S3);
  • Контейнеризация: Kubernetes, Docker;
  • DevOps: GitLab, ArgoCD, Nexus;
  • ETL/ELT: Airflow;
  • Обработка данных: Apache Spark, MLFlow.

Требования:

  • Опыт работы в роли архитектора или главного разработчика на проектах в области распределенных вычислений и/или машинного обучения;
  • Уверенное знание Python и основных библиотек;
  • Опыт разработки в архитектуре микросервисов, Docker, Kubernetes;
  • Опыт работы с базами данных PostgreSQL, ClickHouse/Druid/Vertica;
  • Опыт работы с MLFlow, Spark;
  • Знание принципов работы современных алгоритмов машинного обучения и принципов запуска моделей в среде функционирования;
  • Умение декомпозировать задачу в переиспользуемые и тестируемые библиотеки и компоненты.

Условия:

  • Оформление в штат в соответствии с ТК РФ;
  • Конкурентоспособная заработная плата (обсуждается по результатам собеседования);
  • Соц.пакет: программа ДМС со стоматологией, корпоративная мобильная связь, санаторно – курортное лечение;
  • Возможность расти как вертикально, так и повышать уровень своих профессиональных и деловых компетенций;
  • Внутреннее обучение: конференции, тренинги, мастер-классы, корпоративный университет. Внешнее обучение по направлению профессиональной деятельности;
  • Корпоративная электронная библиотека;
  • Место работы: удаленно.