Senior MLOps Engineer (d/f/m)

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

Senior MLOps-инженер в DHL Data & AI: отвечает за архитектуру и вывод в продакшн AI-решений (агентные и GenAI-приложения, классический ML) на Kubernetes-платформе, работает руками на Python и выступает техническим лидером команды.

Задачи

• Проектировать end-to-end архитектуру production-решений для агентных и GenAI-приложений: взаимодействие с бизнес-системами, внутренними model gateways, источниками данных и пользователями
• Разрабатывать решения руками на Python с использованием FastAPI, Pydantic и агентных фреймворков
• Контейнеризировать и паковать решения, автоматизировать деплой через CI/CD и GitOps в dev, UAT и prod на нескольких облачных платформах
• Отвечать за готовность решения к продакшну: безопасность, IAM, отказоустойчивость, observability, бэкапы и восстановление, runbook'и и процессы поддержки
• Обеспечивать измеримость AI-систем: распределённый трейсинг, observability-платформы, фреймворки оценки, датасеты для оценки и LLM-as-a-judge
• Проектировать и сопровождать пайплайны подготовки данных, обучения моделей, batch-инференса и регулярных ML-нагрузок (Kubeflow, Databricks)
• Выступать техническим лидером и ментором: код-ревью, архитектурные консультации, обмен знаниями, развитие Associate и Mid-Level инженеров

Требования

• Бакалавр или магистр в Data Science, Computer Science, математике, статистике, физике, инженерии или смежной технической области
• 4+ года опыта проектирования, разработки и эксплуатации production-систем в software, data или ML
• Практический опыт разработки агентных или Generative AI решений: многошаговые агентные workflow, tool/function calling, интеграция с LLM-провайдерами и бизнес-приложениями
• Сильный Python: структурированный, типизированный и хорошо покрытый тестами код (FastAPI, Pydantic)
• Опыт с контейнерами и Kubernetes, деплоем на Helm, GitOps и CI/CD автоматизацией хотя бы на одной крупной облачной платформе
• Знание облачной инфраструктуры, баз данных, data engineering или смежных доменов
• Опыт с платформами и инструментами жизненного цикла ML и LLM: Kubeflow, MLflow, AWS SageMaker, Azure Machine Learning или Google Vertex AI
• Знакомство с управлением секретами, service mesh и IAM в Kubernetes (Vault, Istio, OAuth2 Proxy, OIDC)
• Подтверждённый опыт вывода систем из разработки в продакшн с реальными пользователями: security, resilience, observability, операционная передача
• Свободный английский; немецкий будет плюсом

Условия

• Гибридный формат работы: сочетание удалёнки и присутствия в офисе
• Комплексные программы обучения, воркшопы и онлайн-ресурсы для развития
• Конкурентный зарплатный пакет с бенефитами
• Варианты проезда: проездной на общественный транспорт, парковка за месячную плату или лизинг велосипеда
• Доступ к детским садам DHL Group для работающих родителей
• Международная и кооперативная среда, поощряющая инновационное мышление

Навыки

• Python
• FastAPI
• Pydantic
• Kubernetes
• Helm
• GitOps
• CI/CD
• Kubeflow
• Databricks
• MLflow
• AWS SageMaker
• Azure Machine Learning
• Google Vertex AI
• Vault
• Istio
• OAuth2 Proxy
• OIDC
• LLM
• RAG
• Generative AI
• Agentic AI
• Observability
• Distributed tracing