Banks Soft Systems - системно значимая российская ИТ-компания, специализирующаяся на разработке, внедрении и поддержке решений по цифровизации клиентского обслуживания для банков, финтех-компаний, госсектора, телекома, ритейла, медицины, сферы ЖКХ в России и СНГ. Мы разрабатываем системы речевой аналитики, развиваем платформы дистанционного банковского обслуживания, а также оказываем услуги по заказной и аутсорс разработке. Мы практикуем наиболее востребованные рынком технологические решения: от машинного обучения до разработки 1С.
Сейчас мы находимся в поиске DevOps инженера на проект сроком 2 месяца.
Чем нужно будет заниматься:
- Проводить RnD с целью внедрения нового функционала, совершенствования MLOps-платформы;
- Разворачивать новые инструменты и сервисы MLOps-платформы;
- Cопровождать и развивать инфраструктуру MLOps-платформы: заниматься поиском и оптимизацией узких мест, рассматривать инциденты, устранять аварии, давать консультации пользователям;
- Поддерживать/участвовать в реализации практик DevSecOps (внедрение практик безопасности на всех этапах разработки и применения моделей машинного обучения);
- Проводить мониторинг использования ресурсов и планировать масштабирование инфраструктуры;
- Участвовать в процессах миграции инфраструктуры платформы, подключении новых ресурсов в kubernetes-кластер;
- Внедрять систему мониторинга производительности моделей и сервисов. Настраивать алертинг и логирование для быстрого выявления сбоев или деградации производительности.
Что мы ждём от кандидата:
-
Навыки администрирования Linux, Kubernetes. Понимание и опыт работы с Docker и CI/CD инструментами. Сетевое администрирование;
-
Умение автоматизировать процессы развертывания и масштабирования;
-
Анализ производительности инфраструктуры и внесение улучшений для оптимизации скорости работы платформы. Контроль за эффективным использованием ресурсов и затратами;
-
Понимание концепции observability. Знакомство с инструментами мониторинга и централизованного логирования. Навыки построения дэшбордов и настройки алертов в Grafana;
-
Умение диагностировать проблемы по логам и метрикам и принимать меры по стабилизации систем;
-
Умение донести техническое решение до пользователя.
Что для нас важно:
- Опыт работы в MLOps-проекте;
- Навыки работы c Jupyter Notebooks, VSCode, Kserve, ArgoCD, MLFlow, Airflow.
- Понимание предметной обрасти ML и MLOps;
- Умение общаться с Data Science специалистами на их языке.
Что мы предлагаем:
- Аккредитованная IT-компания;
- Срок проекта 2 месяца;
- Удаленный формат работы;
- Трудоустройство по ТК РФ;
- Расширенный ДМС со стоматологией;
- Предоставляем все необходимое рабочее оборудование;
- Скидки на изучение английского и занятий фитнесом.
Откликайтесь и присоединяйтесь к нашей дружной команде!