Ми шукаємо амбітного та креативного Data Scientist (MLOps, AI DevOps), який фанатіє від AI, любить складні челенджі та готовий впроваджувати інноваційні рішення у сфері штучного інтелекту.
Продукт: створений для автоматизації сапорту (текстова комунікація) для популярних CRM-систем за допомогою ML. Продукт запускається у продаĸшн.
Команда: у нашій команді вже є досвідчений CEO & СТО з беĸграундом у Data Science та Machine Learning, Front-End, Back-end розробники, Machine Learning Engineer, Marketing Manager та Designer.
Що будемо робити:
- Будувати та підтримувати ML інфраструктуру готових рішень та пайплайнів;
- Підтримувати розгортання та моніторинг ML моделей в продакшні;
- Співпрацювати з Data Scientists та Software Engineers для забезпечення плавної інтеграції ML-моделей;
- Впроваджувати та підтримувати CI/CD пайплайни для ML проєктів;
- Усувати проблеми, які пов'язані з продуктивністю та розгортанням ML-моделей;
- Апдейтити документацію та використовувати кращі практики процесів MLOps;
- Впливати на стратегію проєкту, брейнстормити з командою.
Requirements
Важливо і потрібно:
- 1-1,5 року комерційного досвіду в суміжній ролі (наприклад, ML Engineer, Data Engineer, DevOps Engineer);
- Практичний досвід розгортання та підтримки ML-моделей у виробництві;
- Досвід роботи з інструментами моніторингу та логування (наприклад, Prometheus, Grafana, ELK Stack);
- Досвід роботи з популярними фреймворками та бібліотеками ML (наприклад, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn);
- Впевнений досвід роботи з Python;
- Досвід роботи зі скриптовими мовами (наприклад, Bash);
- Досвід роботи з однією із основних хмарних платформ (наприклад, AWS, Azure, Google Cloud);
- Базове розуміння практик та інструментів MLOps (наприклад, MLflow, Kubeflow);
- Базові знання про CI/CD пайплайни та інструменти (наприклад, Jenkins, GitLab CI);
- Розуміння технологій контейнеризації (наприклад, Docker) та інструментів оркестрації (наприклад, Kubernetes);
- Розуміння хмарних сервісів ML (наприклад, AWS SageMaker, Azure ML, Google AI Platform);
- Впевнені навички використання Git та розуміння branching, merging та pull requests.
Буде плюсом:
- Досвід роботи з розподіленими обчислювальними фреймворками (наприклад, Apache Spark);
- Знання технік інтерпретованості та пояснюваності моделей;
- Знайомство з автоматизованим тестуванням та практиками забезпечення якості ML-моделей;
- Знання концепцій та інструментів обробки даних (наприклад, ETL процеси, зберігання даних);
- Почуття гумору 😊
Benefits
Ми пропонуємо:
- Конкурентна компенсація в USD;
- Можливість впливати на архітектуру продукту;
- Багато цікавих тасків та спілкування з командою;
- Адекватний, доброзичливий менеджмент та ніякої бюрократії;
- Віддалена робота в Україні або деінде в близькому часовому поясі;
- Атмосфера затишного стартапу зі стабільністю від холдингової компанії.
