Senior MLOps в Контур

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.