Что делать?
  • Проектировать и развивать production-среду для ML-решений банка.
  • Строить end-to-end пайплайны обучения, валидации, деплоя и переобучения моделей.
  • Обеспечивать промышленный вывод моделей, разработанных Data Science / CV / NLP командами, в production
  • Обеспечение промышленного развертывания, развития, и поддержки моделей
  • Настраивать и сопровождать MLflow, model registry, версионирование моделей и артефактов.
  • Развивать feature store на базе Feast: структура фичей, доступ, онлайн/оффлайн контуры, переиспользование признаков.
  • Строить сервисы для инференса моделей и AI-решений через API.
  • Обеспечивать разделение test/prod среды и понятный процесс вывода решений в production.
  • Настраивать мониторинг качества моделей и сервисов:
  • Определять инженерные стандарты:
  • Участвовать в проектировании архитектуры AI/ML-платформы и помогать выбирать технологический подход.
Если у вас:
  • Опыт работы в ML Engineering / MLOps / Production ML от 4–6 лет.
  • Опыт работы с MLflow, feature store, model deployment.
  • Понимание CI/CD для ML-сервисов.
  • Опыт упаковки моделей и сервисов в API.
  • Опыт работы с Docker / Kubernetes / KServe или аналогичным стеком.
  • Понимание, как переводить notebook/data science разработку в production.
  • Опыт построения мониторинга моделей и inference-сервисов.
  • Понимание архитектуры ML-систем: batch, near real-time, online inference.
Будет плюсом:
  • Опыт в банковской сфере или финтехе.
  • Опыт с Feast.
  • Опыт с LLM-сервисами и inference для генеративных решений.
  • Опыт работы с on-prem платформами.
  • Опыт проектирования test/prod окружений для ML.
  • Опыт работы с документной обработкой, OCR, AI-assistants.

Стек:

  • Языки: Python, SQL
  • ML/MLOps: MLflow, Feast
  • Сервинг и API: FastAPI, REST API, KServe
  • Инфраструктура: Docker, Kubernetes
  • Хранилища и данные: PostgreSQL, S3 / object storage, Redis
  • CI/CD и разработка: Git, GitLab CI/CD

Что мы предлагаем:

  • Официальное трудоустройство в соответствии с Трудовым кодексом РК;
  • График работы на выбор: 08:30–17:30 / 09:00–18:00 / 09:30–18:30;
  • Ежегодный оплачиваемый отпуск — 28 календарных дней;

После прохождения испытательного срока:

  • Кафетерий льгот на сумму 250 000 тг. в год (медицинское страхование, обучение, спорт, развитие детей, авиа- и ж/д билеты);
  • 2 дополнительных дня Day Off в год;

Дополнительно:

  • Лечебное пособие в размере одного оклада при выходе в отпуск (после 1 года работы, при отпуске от 14 дней).