MLOps/ML-Engineer Middle/Senior

Вот почему у нас классно:

• Передовой проект: Работаем на стыке науки и практики, внедряем реальные инновации в ML/DL, а не занимаемся рутиной.
• Команда: эксперты, готовые делиться знаниями. Минимум бюрократии, максимум взаимопомощи и открытости. У нас нет "токсичных" коллег – ценим уважение и профессионализм.
• Быстро развивающийся стартап, возможность реально влиять на продукт, видеть результат своей работы. Адекватное руководство, которое ценит инициативу и профессиональный рост.

Технические знания и навыки (Hard Skills):

• Языки программирования: Профессиональное владение Python, опыт работы с инструментами для ML-разработки (библиотеки, фреймворки).
• MLOps: Глубокое понимание принципов MLOps, опыт построения и автоматизации ML-пайплайнов, CI/CD для моделей машинного обучения.
• Фреймворки глубокого обучения: Экспертное знание PyTorch, практический опыт разработки, обучения и развертывания нейронных сетей.
• vLLM: Опыт работы с vLLM для эффективного инференса больших языковых моделей.
• FastAPI: Умение разрабатывать и развертывать RESTful API для ML-моделей с использованием FastAPI.
• Алгоритмы оптимизации моделей: Глубокое понимание и практический опыт применения алгоритмов квантизации, дистиляции знаний и прунинга моделей для оптимизации размера и скорости инференса моделей.
• Multi-GPU Training: Опыт эффективного обучения моделей на нескольких GPU, знание техник параллелизации и распределенного обучения.

Софт-скиллы (Soft Skills):

• Профессиональная коммуникация: Четкая и эффективная письменная и устная коммуникация, умение профессионально представлять свою работу и идеи.
• Работа в команде: Умение эффективно работать в команде, сотрудничать с коллегами, делиться знаниями и опытом.
• Решение проблем: Сильные аналитические способности, умение быстро выявлять и решать технические проблемы, предлагать эффективные решения.
• Ориентация на результат: Проактивность, ответственность, нацеленность на достижение поставленных целей, умение работать в условиях дедлайнов.
• Обучаемость: Стремление к постоянному обучению и развитию, быстрое освоение новых технологий и инструментов.

Образование:

• Высшее образование в области компьютерных наук, математики, физики или смежных технических специальностей.
• Приветствуется наличие степени магистра или PhD в области машинного обучения или искусственного интеллекта.

Опыт работы:

• Подтвержденный опыт работы ML-инженером или MLOps-инженером от 3 лет.
• Практический опыт разработки и развертывания ML-моделей в production-среде.
• Опыт работы с большими наборами данных и высоконагруженными системами.

Другие важные моменты:

• Понимание принципов DevOps и Agile-методологий разработки.
• Опыт работы с облачными платформами (runpod и др.) и инструментами оркестрации контейнеров (Kubernetes, Docker).
• Знание английского языка на уровне, достаточном для чтения технической документации и профессиональной коммуникации.
• Портфолио проектов на GitHub или аналогичных платформах, демонстрирующее практические навыки приветствуется.

У нас есть круглосуточный современный уютный офис в центре Москвы, но так же возможна удаленная/гибридная работа.