Проект: промышленность. Локация: РФ. Формат работы: удаленно. Занятость: фулл тайм.
Требования:
- Опыт работы в роли MLOps от 2–3 лет
- Опыт разработки CV-моделей от 1 года
- Опыт построения CV-пайплайнов (training / validation / deployment)
- Практический опыт с инструментами управления экспериментами (ClearML и аналоги)
- Опыт работы с Docker и CI/CD (GitLab CI / GitHub Actions или аналогами)
- Уверенные знания Python
- Опыт работы с Linux на уровне администрирования
- Понимание жизненного цикла CV-моделей и проблем продакшена (drift, reproducibility, versioning)
- Опыт работы с системами мониторинга (Prometheus, Grafana или аналоги)
- Понимание работы GPU и особенностей инференса моделей на разных бекендах
Будет плюсом:
- Опыт внедрения ClearML с нуля
- Опыт работы с Kubernetes
- Опыт оптимизации моделей (TensorRT, OpenVINO)
- Опыт работы с CV-задачами (детекция, сегментация, видеоаналитика)
- Опыт работы с потоковыми данными (Kafka и аналоги)
Задачи:
- Развитие MLOps-инфраструктуры для задач компьютерного зрения
- Внедрение и поддержка системы управления экспериментами (в первую очередь ClearML)
- Построение и поддержка пайплайнов обучения, валидации и деплоя моделей
- Настройка репозиториев для CV-моделей
- Мониторинг качества моделей в продакшене
- Организация сбора, хранения и версионирования данных и моделей
- Интеграция CVAT с корпоративным хранилищем данных
- Оптимизация и ускорение инференса (в т.ч. TensorRT / OpenVINO)
- Настройка логирования, алертинга и наблюдаемости экспериментов CV
- Взаимодействие с CV DS и PLOPS командами для стандартизации процессов разработки и деплоя