- Развитие MLOps-платформы банка.
- CI/CD для ML-моделей: автоматизация тренинга, валидации, деплоя.
- Model serving (TorchServe, vLLM, TGI, Triton — на выбор подходящего стека).
- Мониторинг моделей в продакшене: drift, performance, regression.
- GPU-инфраструктура: Kubernetes-кластеры, GPU scheduling.
- Деплой моделей всех типов: классический ML, STT, LLM.
- В перспективе — hosting open-source LLM (gpt-oss-120b, qwen3-122b и т.п.).
- Документация инфраструктуры и операционных процессов.
- 3+ года в DevOps / MLOps / Platform Engineering.
- Опыт работы с ML-моделями в production.
- Уверенное владение Kubernetes, Docker.
- CI/CD (Gitlab CI, GitHub Actions, Jenkins или аналог).
- Python, bash на уровне написания production-скриптов.
- Опыт model serving (TorchServe, vLLM, TGI, Triton или аналог).
- Понимание разницы между обучением и инференсом моделей.
- Официальное трудоустройство согласно ТК РУ;
- Возможность построить карьеру в ведущем банке Узбекистана;
- Офис в Ташкент Сити;
- Достойная, конкурентоспособная оплата труда (обсуждается по итогам собеседования);
- Широкие возможности для профессионального развития (обучение, карьерный рост).