Freelance Senior AI Platform Expert - Azure Databricks

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

Фрилансер-эксперт по AI-платформе для внутренней платформенной команды Visium. Помогает проектировать, строить и развивать AI-платформу на Azure Databricks, выступая старшим техническим референсом и наставником.

Задачи

• Определять и ревьюить целевую архитектуру на Azure Databricks: workspace, окружения dev/test/prod, Unity Catalog, безопасность, сеть и интеграции с сервисами Azure
• Консультировать по CI/CD/CT пайплайнам для кода, данных и моделей, включая автотесты, продвижение по окружениям, model registry и continuous training
• Ревьюить архитектурные решения, код, Terraform-конфигурации и пайплайны, давать рекомендации по улучшению
• Определять переиспользуемые MLOps-стандарты, шаблоны и инженерные практики
• Поддерживать надёжность, масштабируемость, governance, безопасность и операционное качество платформы
• Подключаться руками, когда нужно разблокировать команду, устранить технические проблемы или сделать reference-реализации
• Наставлять членов команды, проводить design и code review, передавать знания для роста автономности команды

Требования

• Обширный опыт в data engineering, ML engineering, platform engineering или MLOps, желательно от 8 лет
• Сильный практический опыт с Azure Databricks в продакшене, желательно от 3 лет
• Знание MLOps и экосистемы Databricks: MLflow, model registry, Model Serving, Feature Engineering, Databricks Workflows и мониторинг
• Опыт проектирования и внедрения CI/CD/CT пайплайнов, желательно на GitLab, и практик infrastructure-as-code
• Практический опыт с Terraform и облачной инфраструктурой, желательно с провайдерами Databricks и Azure
• Знание сервисов Azure: ADLS Gen2, Key Vault, Entra ID и облачных сетей (VNet injection, private endpoints)
• Сильные навыки Python и PySpark, а также практики software engineering: тестирование, упаковка, качество кода
• Опыт с Unity Catalog: governance данных, lineage и контроль доступа
• Подтверждённая способность наставлять инженеров, проводить design и code review и задавать технические стандарты
• Плюсом будет опыт с GenAI/LLMOps на Databricks: Vector Search, Mosaic AI Agent Framework, AI Gateway
• Высоко ценится опыт построения защищённых приватных облачных окружений и работы с чувствительными данными

Условия

• Фриланс-формат
• Роль внутренняя, без общения с клиентами
• Гибридный формат, Мюнхен

Навыки

• Azure Databricks
• Azure
• MLflow
• Model Registry
• Model Serving
• Feature Engineering
• Databricks Workflows
• CI/CD
• GitLab
• Terraform
• ADLS Gen2
• Key Vault
• Entra ID
• VNet injection
• private endpoints
• Python
• PySpark
• Unity Catalog
• Vector Search
• Mosaic AI Agent Framework
• AI Gateway
• MLOps
• LLMOps