ML Engineer / MLOps Engineer
Location: Remote Duration: Long-term
Основні обов'язки:
Керувати повним циклом розгортання, підтримки та моніторингу ML/DL-моделей у production.
Проєктувати та впроваджувати системи керування датасетами та лейблами, включаючи versioning та інтеграцію customer feedback.
Розвивати Model Registry з підтримкою версіонування, model lineage та локального inference.
Впроваджувати рішення для Experiment Tracking та Monitoring (ML та Generative AI), включаючи оцінку моделей, виявлення data drift та забезпечення відтворюваності експериментів.
Розвивати системи model serving та inference: autoscaling, A/B testing, canary deployments, оптимізація latency та вартості.
Забезпечувати інфраструктуру для Generative AI (prompt management, tagging tools, LLM testing).
Покращувати DevOps-процеси, автоматизувати ML workflows та впроваджувати reusable компоненти (CI/CD, data loaders, automated retraining).
Тісно співпрацювати з Data Scientists та командою Data Platform Engineering для впровадження ML-рішень у production.
Основні вимоги:
Вища освіта у сфері Computer Science, Software Engineering або суміжній галузі.
Практичний досвід роботи як ML Engineer та MLOps Engineer.
Глибоке розуміння ML/DL workflows та MLOps best practices.
Досвід побудови та підтримки CI/CD процесів.
Комерційний досвід роботи з AWS, Azure або GCP.
Впевнене володіння Python та Java.
Досвід роботи з PostgreSQL, MongoDB, Redis.
Практичний досвід з MLflow, Langfuse, SageMaker або аналогічними інструментами.
Досвід роботи зі Spark.
Досвід використання PyTorch або TensorFlow.
Важливо: мати комерційний досвід одночасно як ML Engineer, так і MLOps Engineer.
