MLOps в инфраструктуру Центра ИИ, senior
Контур — экосистема для бизнеса. Наши сервисы помогают каждой третьей компании России делать рабочие процессы проще и эффективнее: вести бухгалтерию, сдавать отчетность в госорганы, обмениваться документами без бумаги, общаться друг с другом на удаленке и многое другое. С нами жизнь 3,1 миллионов предпринимателей и их сотрудников становится легче.
О центре ИИ
Центр ИИ — это подразделение Контура, которое внедряет ИИ-технологии в продукты и процессы компании. Мы поддерживаем в production более 200 ML-решений для анализа речи, компьютерного зрения и рекомендательных систем до внутренних LLM.
Мы ищем MLOps-инженера в команду ModelOps для развития и поддержки инфраструктуры ИИ. Нам предстоит упрощать процессы производства ML-решений, делать R&D и внедрение новых технологий, развивать DevOps-практики для доставки ML-решений в production и организовать качественный мониторинг как продуктовых решений, так и наших внутренних.
Технологии
- Язык и фреймворки: Python, FastAPI, Celery.
- Управление инфраструктурой и деплой: Ansible, Docker, Kubernetes, Helm.
- CI/CD: GitLab CI/CD.
- Инструменты телеметрии: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Sentry.
- Базы данных: PostgreSQL, MongoDB, Redis.
Задачи
- Развивать инструменты хостинга ML-моделей: внедрять и развивать inference-движки и сопутствующую инфраструктуру, следить за мировыми трендами, делать R&D мировых решений.
- Развивать ML-инфраструктуру: трекер экспериментов Clear ML, внутренние инструменты для разметки данных, векторную БД Milvus, решение для запуска распределенных вычислений, а также те инструменты и сервисы, про которые мы уже думали, но еще не внедрили.
- Развивать внутренние сервисы: поддерживать планировщик вычислительных ресурсов для запуска DS-решений, бота для глубокого анализа каналов поддержки Центра ИИ и прикладные решения для управления кластерами и биллингом.
Мы ожидаем
- Опыт работы с Docker и Kubernetes для развертывания ML-моделей.
- Опыт работы с Ansible.
- Знание и опыт внедрения DevOps-практик: CI/CD, IaC, SRE.
- Навыки работы с системами мониторинга Prometheus, Grafana, ELK.
- Опыт программирования на Python на уровне понимания экосистемы, базовых библиотек и навыков написания прикладных программ.
- Опыт проектирования и внедрения инфраструктурных решений.
- Способность и готовность работать в условиях высокой неопределенности.
Будут плюсами
- Опыт работы в роли MLOps-инженера или аналогичной должности.
- Понимание жизненного цикла ML-решений и специфики их развертывания на production.
- Опыт работы с векторными БД.
- Знание ML-инструментов и библиотек.
- Опыт работы с GPU-серверами и диагностики проблем с GPU.
Мы предлагаем
- Уровень дохода, который зависит от ваших технических знаний и навыков. Регулярно пересматриваем зарплаты с учетом профессионального роста. Финансовые бонусы тоже есть.
- Заботу о вашем комфорте. Можете работать удаленно, гибридно или в офисе, в любом случае предоставим технику и все необходимое. Если вам по душе работать из офиса — обеспечим удобным местом, зонами отдыха, кухней с полезными перекусами.
- Сильное инженерное комьюнити. Регулярно проводим внутренние технические конференции, обмениваемся опытом между командами. Вы всегда найдете, с кем посоветоваться.
- Возможность сменить продукт, команду или предметную область внутри компании. Поддерживаем развитие в любом направлении.
- Общение на «ты» и максимум горизонтальных связей в коллективе, чтобы быстрее договариваться и решать рабочие задачи.
- Возможность делиться экспертизой. Помогаем выступать на конференциях, участвовать в подкастах или видео, писать статьи.
- Поддержку профессионального развития. Организуем внутреннее и внешнее обучение.
Наши офисы
Екатеринбург Иваново Ижевск Иннополис Казань Новосибирск Пермь Самара Санкт-ПетербургМы работаем в собственном офисе на Широкой речке. У нас есть пруд с утками и ондатрой, набережная с зонами для рабочих встреч и пикников, футбольное поле и баскетбольная площадка, а зимой — каток. В двух 10-этажных зданиях есть конференц-зал, учебные классы, просторные опенспейсы, библиотека, кафе, бар и кофейни, музыкальная студия, тренажерки и много еще чего. Да что рассказывать, смотрите сами.
Как добраться
Для сотрудников и гостей организован трансфер туда и обратно. Корпоративные автобусы выезжают из районов: Цирк, УрФУ (Мира и Ленина), Ботаника, Автовокзал, ВИЗ, Академический. Также у трансфера есть промежуточные остановки. Около офиса расположена остановка общественного транспорта «пер. Клеверный» (авт. 24, 48, 63, 64, 85). Автовладельцев ждет четырехэтажная парковка на 400 мест. Дорога из центра утром на машине занимает 20 минут, потому что путь идет против пробок. Для велосипедистов обустроена велопарковка со станцией технического обслуживания.
ул. Малопрудная, стр. 5
пр-кт. Ленина, 12Б
ул. Советская, 12А
ул. Университетская, 7, офис. 304
ул. Право-Булачная, 35/2
ул. Советская, 36
ул. Стахановская, 54
ул. Красноармейская, 1
ул. Рентгена, 5а, офис. 312
В офисе, удалённо или гибридно Гибкий график Опыт от 5 лет Откликнуться Рекомендовать друга