Middle Python/MLOps Engineer
-Разрабатывать REST API с использованием FastAPI;
wildberries · На сервисе с: 14.06.26 16:52
↑ Вакансия с автоподнятиемMiddle Python / MLOps Engineer
#удаленка #гибрид #middle
Компания: Wildberries
☑️Что нужно делать
-Разрабатывать REST API с использованием FastAPI;
-Проектировать и реализовать backend-сервисы с нуля;
-Проводить интеграции с базами данных и системами обмена данными;
-Обеспечивать масштабируемость и отказоустойчивость сервисов;
-Писать и поддерживать автоматизированные тесты;
-Настраивать и поддерживать CI/CD процессы для непрерывной интеграции;
-Участвовать в планировании задач и работе по методологии Scrum;
-Тесно взаимодействовать с командой для оперативного решения технических вопросов.
☑️Какой опыт и знания нужны
-Сильные инженерные навыки: мы ждем самостоятельного специалиста, который не только пишет код, но и понимает полный цикл доставки приложения - уверенный опыт настройки и использования CI/CD, работы с Docker и Kubernetes;
-Понимание DevOps-культуры: умение написать и поддержать Helm-чарт/Dockerfile для своего сервиса, разобраться с деплоем, настроить базовый мониторинг и алертинг;
-Глубокие знания Python и опыт работы с FastAPI;
-Опыт работы с технологическим стеком и базами данных: PostgreSQL, ClickHouse, Kafka, Redis, Spark;
-Умение писать чистый, поддерживаемый код с соблюдением best practices и знание архитектурных паттернов;
-Опыт работы в высоконагруженных системах и решения реальных задач на production;
-Аналитический склад ума, системное мышление и готовность самостоятельно доводить задачи до конца;
-Продвинутое знание инструментов мониторинга (Prometheus, Grafana, Opensearch/ELK) и глубокий опыт в DevOps, опыт работы с Triton Inference Server и другими инструментами деплоя ML-моделей будет
плюсом
••••••••
Python Job •••••••• | •••••••• | ••••••••
Похожие вакансии MLOps инженер
Новая локация офиса:
В ноябре переезжаем в новый офис в Сколково. Сейчас работаем на Соколе - пожалуйста, учитывайте это при отклике на вакансию.
Обязанности:
- Разработка сервисов на python для интеграции моделей в прод;
- Поддержка команды DS/MLE в интеграции моделей и использовании инструментов для ML;
- Проводить тестирование SOTA-решений;
- Настраивать мониторинг моделей;
- Разбор инцидентов связанных с эксплуатацией МЛ-моделей в проде;
- -Разработка и поддержка дагов Airflow.
- Хорошее знание Python (стандартные и ML библиотеки, умение применять ООП);
- Понимание принципов построения моделей машинного обучения;
- Опыт реализации микросервисов (Flask, Fastapi);
- Знание SQL;
- Опыт работы с платформами MLOps (ClearML, MLFlow);
- Опыт работы c Docker и k8s;
- Опыт работы с моделями глубинного обучения;
- Опыт работы с внедрением нейросетевых ML-моделей CV и NLP;
- Опыт оптимизации инференса нейросетей: onnx, tensorrt, triton server;
- Опыт работы с векторными БД (milvus, qdrant);
- Опыт работы с брокерами сообщений: Kafka, Rabbit.
Наш стек:
Python (pytorch), gitlab, airflow, Docker, Kubernetes, Postgres, ClickHouse, Trino, Airflow, Kafka, Milvus
Мощности:
Для экспериментов и в проде используем сервера с видеокартами в том числе A100, L40
Офис, где приятно быть
— Уютное пространство с зонами коворкинга — выбирай, где работать
Здоровье под защитой
— ДМС (стоматология включена)
— Врач прямо в офисе
Вкусно и бесплатно
— Фреш-бар от Novikov Group
— Кофе, чай, фрукты, снэки — каждый день
Отдых без компромиссов
— Обеденные зоны с настолками и массажными креслами Yamaguchi
Оформление по ТК РФ
— Всё официально
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.