вакансия fulltime mlops devops platform tpo techlead engineeringmanager kubernetes hadoop spark kafka airflow argo mlflow python alfabank (компания не указана)
Product Manager
#вакансия #fulltime #mlops #devops #platform #tpo #techlead #engineeringmanager #kubernetes #hadoop #spark #kafka #airflow #argo #mlflow #python #alfabank Компания Centicore💙 находится в поисках TPO в MLOps-проекты. Наша компания занимается продуктовой разработкой проектов наших Заказчиков под ключ. Вакансия: TPO (Technical Product Owner) в MLOps / Platform Формат работы: Удаленно по РФ Вилка: 500-540**к **на руки (в зависимости от опыта и пожеланий кандидата) Технический уровень: Lead **🔷 Важно для нас:** 1. Опыт DevOps от 3х лет (decker, helm, jenkins\gitlab CI, python) 2. Опыт ML/MLOps от 1 года (airflow, jupyterhub, mlflow, seldon, cuda) 3. Опыт администрирования Kubernetes от 2х лет 4. Опыт работы Hadoop, Spark, Kafka, ELK **🔷 Личные качества:** 1. Самостоятельность в доведении задач до результата 2. Проактивность и инициативность в предложениях по рефакторингу 3. Полное погружение в инфраструктуру и команду 4. Командность, готовность помогать коллегам и пользователям 5. Умение собрать общую картину ожидаемого результата, вместо решения конкретно поставленной задачи **🔷 Задачи:** 1. Лидировать стрим MLOps проектов 1. Конфигурировать и разворачивать инфраструктурные компоненты 2. Адаптировать/разрабатывать с нуля автоматизированные пайплайны под актуальные бизнес-задачи (MLOps, AutoML) 3. Создавать и поддерживать пользовательские инструменты для работы в едином ML-контуре применения и обучения 4. Масштабировать разрабатываемые системы и инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения **🔷 Технологии (основной стек):** JupyterHub/Coder, Airflow, ArgoWF, MLflow, Seldon Core/KServe, Python, Hadoop (Spark, HDFS), Docker, Kubernetes, Longhorn, MinIO, Jenkins, Kafka, Redis, PostgreSQL, OpenSearch ** 🔷 О проекте:** Ищем опытного руководителя в техническую команду развития продуктов MLOps-экспертизы. Развиваем единую MLOps-экосистему, включая: среду разработки моделей и пайплайны train/inference; среду исполнения моделей и пайплайны доставки; среду немодельных сервисов; Feature Store, AutoML, A/B тестирование; RAG и AI-агенты. 💌 Для вопросов и резюме - просьба обращаться в лс @ktvsk_d