MLOps Engineer / ML Platform Engineer

Мы строим ML-платформу на базе Kubeflow, чтобы команды Data Science могли быстрее проводить эксперименты, запускать обучение и выводить модели в production. Наша команда развивает инфраструктуру обучения и инференса, пользовательские окружения и инструменты работы с признаками.

Ищем MLOps-инженера, который поможет развивать платформу, повышать её надёжность и делать работу с ней удобнее для ML-разработчиков.

Иви — один из лидеров рынка онлайн-кинотеатров в РФ и странах СНГ. №1 в рейтинге Лучших работодателей России четыре года подряд

Уже 16 лет мы работаем на рынке профессионального легального видеоконтента, каждый день решая интересные задачи в атмосфере свободы, доверия, открытости.

Наша команда не только предоставляет миллионам пользователей доступ к кино и сериалам, но и создает их сама.

• Развивать платформу на базе Kubeflow: Kubeflow Pipelines, пользовательские Notebooks, KServe, Model Registry и тд
• Поддерживать окружения для экспериментов, обучения, пакетного и онлайн-инференса; помогать DS-командам переносить решения из ноутбуков в воспроизводимые пайплайны
• Развивать инфраструктуру публикации моделей через KServe: автоматизировать развертывание, обновление и откат
• Управлять CPU и GPU ресурсами: настраивать распределение ресурсов, квоты и масштабирование под разные ML-нагрузки
• Развивать CI/CD и GitOps-процессы для компонентов платформы и ML-сервисов.
• Настраивать мониторинг и алертинг, разбирать инциденты и устранять причины проблем с доступностью и производительностью
• Вместе с data инженерами развивать Feature Store на базе Feast, интегрировать его с процессами обучения и инференса
• Создавать шаблоны, автоматизацию и документацию, которые позволят пользователям самостоятельно решать типовые задачи на платформе

• Есть опыт работы в DevOps или MLOps и эксплуатации Kubernetes в production
• Уверенное знание Linux, контейнеризации и сетевого взаимодействия; опыт диагностики проблем приложений в Kubernetes
• Опыт работы с Helm/Kustomize, CI/CD и инструментами автоматизации инфраструктуры
• Умение писать на Python / Go / Bash для автоматизации
• Опыт настройки мониторинга, логирования и алертинга
• Понимание жизненного цикла ML-моделей: подготовка окружения, обучение, хранение артефактов, развёртывание и эксплуатация
• Готовность работать вместе с DS, backend и data-инженерами, разбираться в их задачах и предлагать платформенные решения

Будет плюсом:

• Практический опыт с Kubeflow или другими ML-платформами.
• Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и Triton Inference Server.
• Знакомство со Spark, Flink, Airflow, Kafka
• Опыт работы с Feature Store

• Официальное трудоустройство. Мы - аккредитованная IT компания!
• Уютный и современный офис в шаговой доступности от станций метро Дмитровская, Савеловская, рядом с Флаконом и Хлебозаводом
• Гибридный формат работы или желание переехать в Москву
• Предоставление современной рабочей техники, дополнительный монитор и многое другое для комфортной работы
• Заботу о здоровье: после испытательного срока — ДМС со стоматологией, страхование от несчастных случаев и критических заболеваний, а ещё возможность получать консультации психолога от сервиса «Ясно»
• Поддержку в обмене знаниями и идеями: поощряем выступления на митапах и помогаем с подготовкой докладов
• Бесплатную подписку на сервис корпоративных скидок и предложений BestBenefits, а также доступ к онлайн-библиотеке издательства «МИФ»
• Вишенка на торте: специальное предложение по подписке Иви.