Описание

Ищем MLOps-инженера, который находится на стыке классического DevOps и передовых AI-технологий. Роль для специалиста, который не только умеет строить надежные CI/CD и оркестрировать пайплайны в Kubernetes, но и глубоко понимает специфику развертывания и обслуживания LLM, LangGraph и Multi-Agent систем.

Обязанности

Построение, развитие и поддержка MLOps-платформ для машинного обучения
Оркестрация ML-пайплайнов и процессов обработки данных (Apache Airflow)
Внедрение и поддержка инструментов трекинга экспериментов, версионирования данных и моделей (MLflow, ClearML, Kubeflow, DVC)
Настройка и поддержка CI/CD процессов специально для ML-моделей и сервисов
Инфраструктурная поддержка разработки и развертывания Multi-Agent Systems, RAG-пайплайнов и LLM-приложений
Настройка мониторинга и наблюдаемости (Observability) для ML-сервисов и LLM-инференса

Требования

Глубокое понимание и опыт работы с Docker и Kubernetes (K8s)
Опыт построения CI/CD for ML (специфичные пайплайны для обучения и деплоя моделей)
Владение инструментами MLOps: MLflow, ClearML, Kubeflow, DVC
Понимание и опыт работы с фреймворками: LangChain, LangGraph, LlamaIndex
Опыт поддержки инфраструктуры для Multi-Agent Systems и Autonomous Agents
Понимание принципов RAG (Retrieval-Augmented Generation), MCP (Model Context Protocol), Prompt Engineering и Tool Use
Опыт работы с API LLM-провайдеров (OpenAI и аналоги)
Уверенный опыт работы с Apache Airflow
Опыт настройки мониторинга и наблюдаемости (Observability) для ML-систем (метрики качества моделей, дрейф данных, latency, throughput)

Будет плюсом

Опыт оптимизации инференса LLM (vLLM, TensorRT-LLM, Ollama)
Знание Python на уровне, достаточном для написания скриптов автоматизации и кастомных операторов Airflow
Понимание векторных баз данных (Qdrant, Milvus, pgvector) и их эксплуатации

Условия

Зарплата: до 250 000 руб. на руки в месяц
Загрузка: Full-time
Формат работы: Удаленно
Локация/Гражданство: РФ

Процесс отбора

При отклике, пожалуйста, пишите ID вакансии: MLm_DNA