Единый Интегратор UZINFOCOM в поисках опытного MLOps инженера, который поможет нам выстроить надежную инфраструктуру для жизненного цикла машинного обучения - от автоматизации пайплайнов до мониторинга моделей в продакшене.
Обязанности:
-
Разработка и поддержка сквозных ML-пайплайнов (от подготовки данных до деплоя моделей).
-
Настройка и администрирование сред для обучения и инференса моделей.
-
Развертывание ML-сервисов в продакшн (Batch и Real-time).
-
Настройка систем отслеживания производительности моделей, деградации качества (drift) и потребления ресурсов.
-
Оптимизация инференса моделей для работы под высокой нагрузкой.
-
Тесная работа с Data Scientists для перевода их исследований в стабильный производственный код.
-
Уверенное владение (ООП, чистый код), опыт написания тестов (PyTest).
-
Понимание классического ML (Scikit-learn) и основ Deep Learning (PyTorch или TensorFlow).
-
Опыт работы с Docker и Docker-compose, понимание CI/CD (GitHub/GitLab Actions).
-
Опыт создания сервисов на FastAPI или Flask.
-
Практический опыт работы с MLflow или W&B для трекинга экспериментов.
-
Опыт работы с AWS, GCP или Azure.
- График работы: 5 дней в неделю, с 09:00 до 18:00;
- Оформление в соответствии с Трудовым кодексом РУз, предоставление 28 календарных дней отпуска;
- Отсутствие строгого дресс-кода — мы стремимся разрушить стереотипы о государственных организациях;
- Работа в сильной команде профессионалов, готовых делиться знаниями и опытом;
- Участие в крупных и значимых проектах, направленных на создание сервисов для улучшения жизни населения и оптимизацию бизнес-процессов в ведущих предприятиях страны;
- Широкие возможности для самостоятельных решений и активного влияния на развитие компании.
Мы ждем вас в нашей команде, чтобы вместе достигать новых высот!