ML Ops Engineer / Инженер ML-инфраструктуры
Компания: NGENIX
Локация: Москва, Гражданская, Динамо, Петровский парк, Северный административный округ, улица 8 Марта, 1с12
О компании
NGENIX — команда профессионалов, работающая в сфере кибербезопасности, обеспечивая защиту и доступность веб-приложений. С момента своего основания более 17 лет назад компания зарекомендовала себя как надежный партнер для бизнеса, предоставляя решения по защите от киберугроз.
Мы обслуживаем таких клиентов, как Золотое Яблоко, OBI и CDEK, что подтверждает нашу экспертизу в сфере обеспечения безопасности веб-ресурсов при высоких нагрузках, например, во время распродаж или премьер онлайн-кинотеатров.
Ключевые факты:
- 17 лет на рынке
- Работа с крупнейшими брендами России
- Эксперт в области киберзащиты
- Защита от киберугроз
- Обеспечение доступности веб-приложений
- Помощь в решении проблем высоких нагрузок
О вакансии
Команда NGENIX ищет инженера ML-инфраструктуры для разработки внутренней платформы машинного обучения с нуля. В этой роли вы будете отвечать за систематизацию жизненного цикла моделей и организацию эффективной работы аналитиков данных. Вы сможете применять свои знания, чтобы создать надежную MLOps-платформу, которая будет поддерживать весь процесс — от извлечения данных до мониторинга моделей в продакшене.
Предстоять вам разработать и внедрить комплексную MLOps-платформу на базе ClickHouse, включая построение автоматизированного ML-пайплайна, а также реализацию системы версионирования для обеспечения воспроизводимости экспериментов.
Вы также займётесь настройкой централизованной среды для Data Science, где важной составляющей станет автоматизация процессов ETL и обеспечение CI/CD для интеграции с продуктивной средой.
Чем предстоит заниматься:
- Проектирование и внедрение MLOps-платформы
- Реализация процессов ETL и автоматизированных ML-пайплайнов
- Настройка JupyterHub и аналогичных инструментов
- Подготовка документации и материалов для обучения пользователей
Что мы предлагаем:
- Участие в интересных проектах
- Возможность влиять на создание инновационных решений
- Поддержка профессионального развития и обучения
Обязанности
- Разработка и внедрение MLOps-платформы на базе ClickHouse
- Обеспечение извлечения и трансформации данных в ClickHouse
- Проектирование и реализация Feature Store
- Создание автоматизированного ML-пайплайна для моделей
- Внедрение системы версионирования для воспроизводимости
- Создание и настройка среды для Data Science
- Автоматизация ETL-процессов
- Внедрение CI/CD для моделей в продакшен
- Подготовка документации по архитектуре и процессам
- Создание обучающих материалов для пользователей