Senior MLOps Engineer

Задачи

• Поддержка кластеров GPU/TPU, контейнеризации и оркестрации с использованием Docker и Kubernetes
• Аудит и оптимизация инфраструктуры и затрат, включая выбор между batch- и real-time inference
• Разграничение проблем оборудования и кода
• Настройка мониторинга и алертинга
• Управление оборудованием между потребителями
• Развёртывание и поддержка ML-сервисов MLflow, Airflow, CVAT и Doccano в production
• Настройка CI/CD для ML-пайплайнов и управление полным ML lifecycle от training до serving

Условия

• Удалённая работа
• Полная занятость
• Заработная плата обсуждается на собеседовании

Компания

Островок