Software Engineer, ML Ops and Platform

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

Senior ML Platform & Ops Engineer в команду биометрической платформы World. Отвечает за полный ML-жизненный цикл — от данных до деплоя моделей на миллионы edge-устройств, с телеметрией, воспроизводимостью и откатами.

Задачи

• Проектировать, строить и эксплуатировать надёжную наблюдаемую инфраструктуру для обучения, оценки, сбора телеметрии и деплоя моделей
• Поддерживать CI/CD-процессы и автоматизированные пайплайны
• Разрабатывать edge-aware rollout-сервисы со staged-деплоем, A/B-экспериментами и мгновенным откатом на Orb, Orb Mini и мобильных приложениях
• Разрабатывать безопасные API и backend-сервисы, предоставляющие управляемые датасеты и артефакты моделей в масштабе
• Внедрять автоматические проверки, детекцию дрифта и алертинг для мониторинга моделей в реальном времени
• Продвигать лучшие практики по data lineage, воспроизводимости, privacy-by-design, безопасности и безопасной доставке на edge
• Взаимодействовать с командами ML-исследований, продукта и firmware для ускорения доставки и обратной связи

Требования

• 5+ лет опыта построения ML-инфраструктуры, дата-платформ или production ML-систем в масштабе
• Опыт поставки платформ и CI/CD-пайплайнов, которыми ежедневно пользуются ML- или data-команды
• Практический опыт запуска крупномасштабного обучения на multi-tenant GPU-кластерах с максимизацией пропускной способности и надёжности
• Опыт построения систем версионирования датасетов и lineage с slice-level provenance и управляемым доступом для полной воспроизводимости моделей
• Глубокое понимание контейнеризации (Docker) и оркестрации (Kubernetes/EKS), а также Infrastructure-as-Code (Terraform/CDK/CloudFormation)
• Сильные навыки backend-разработки на Python и/или Go, ценность чистого поддерживаемого кода
• Глубокое понимание современных CI/CD, упаковки моделей и практик observability
• Опыт эксплуатации production-систем, определения SLA и работы с rollout/инцидентами
• Комфортная работа с современными Agentic AI-инструментами разработки

Навыки

• Python
• Go
• Docker
• Kubernetes
• EKS
• Terraform
• CDK
• CloudFormation
• CI/CD
• GPU clusters
• ML infrastructure
• data lineage
• observability
• A/B testing
• Agentic AI