DevOps/ML Engineer (m/f/d)

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Консультант по DevOps/MLOps в команду Machine Learning Reply: проектирование и сопровождение ML- и data-решений клиентов в облаке и on-premise. Работа на стыке DevOps, MLOps и data engineering с заказчиками из разных отраслей.

Задачи

• Проектировать технические решения для data-intensive приложений с фокусом на машинное обучение и ИИ
• Внедрять и сопровождать решения в облачных (AWS, Azure, GCP) и on-premise инфраструктурах заказчиков
• Автоматизировать рутинные задачи с помощью современных DevOps- и MLOps-подходов
• Обеспечивать мониторинг, отказоустойчивость и восстановление инфраструктуры ML-решений с учётом регуляторных требований
• Взаимодействовать с заказчиками и стейкхолдерами, переводя бизнес-требования в production-ready решения
• Работать в междисциплинарных командах с архитекторами, аналитиками, data scientists и data engineers над data warehouse, data lake и data-платформами

Требования

• Степень бакалавра или магистра в области computer science или смежной (инженерия, статистика, физика)
• Первый практический опыт с принципами DevOps/MLOps и платформами Microsoft Azure, AWS, GCP, а также Databricks
• Умение убедительно доносить и презентовать аналитические результаты руководству
• Свободное владение английским и немецким языками

Условия

• Проекты в разных отраслях: банки, страхование, автомобильная промышленность, ритейл и другие
• Обучение и развитие в области data engineering, cloud architecture и data science
• Сотрудничество с лидерами рынка в cloud, BI и AutoML
• Активная социальная программа: тренинги, конференции, тимбилдинги, Reply Exchange, сообщества практик, хакатоны
• Открытая плоская среда и широкая сеть обмена знаниями Reply
• Офис в центре Мюнхена с доступом к Stammstrecke
• Выбор современного оборудования
• Транспортный билет Deutschlandticket
• Субсидия на фитнес
• Гибкий формат работы: у клиента, в офисе Reply или удалённо

Навыки

• DevOps
• MLOps
• AWS
• Azure
• GCP
• Databricks
• Kubernetes
• Python
• Java
• Scala
• SQL
• NoSQL
• Data Lakes
• Apache Spark
• Apache Kafka
• Apache Airflow
• Dagster