Senior MLOps Engineer

Про посаду

Ми шукаємо Senior MLOps Engineer, щоб очолити критичну доставку платформи Data & AI для великого оператора телекомунікацій, зосереджуючись на сучасному MLOps та GenAI стеку.

Обов'язки

• Створення, операціоналізація та автоматизація повноцінних MLOps трубопроводів з використанням Amazon SageMaker Pipelines та MLflow для відстеження експериментів, версіонування моделей та управління життєвим циклом реєстру.
• Проектування, розгортання та управління виробничими SageMaker inference endpoints (реального часу, безсерверними та пакетними) та інтеграцією Amazon Bedrock API для розгортання LLM/SLM з контролем витрат та оптимізацією латентностей (Bedrock API Gatekeeper).
• Впровадження фреймворк AgentOps / LLMOps (AgentCore, Bedrock Guardrails, Promptfoo) для управління оркестрацією мульти-агентів, оцінкою промптів, захисних огорожами безпеки та RAG трубопроводами отримання.
• Операціоналізація реального часу STT / TTS (Speech-to-Text / Text-to-Speech) трубопроводів голосових ботів та низьколатентних голосових висновків на гібридних/хмарних GPU вузлах для флагманського голосового бота обслуговування клієнтів.
• Оптимізація спеціалізованих GPU вузлів (NVIDIA A100/L40S / EC2 GPU інстанцій) для азербайджанських моделей SLM/LLM, тонкої настройки та масштабних висновків.
• Встановлення автоматизованого CI/CD для машинного навчання з використанням трубопроводів GitLab CI/CD та Infrastructure-as-Code (Terraform або AWS CDK) для забезпечення безпеки MLOps процесів просування (від SageMaker Canvas/Sandbox до виробництва).
• Інтеграція де-ідентифікації даних, Format Preserving Encryption (FPE), та токенізаційних обгорток у ML трубопроводи даних для забезпечення того, що ніякі сирі PII дані не потрапляють у хмарні середовища AWS під час навчання та висновку моделей.
• Налаштування телеметрії, моніторингу продуктивності, виявлення зміщення моделей та сповіщення про аномалії витрат для AI/ML навантажень з використанням Amazon CloudWatch, Splunk та фреймворків контролю витрат FinOps.
• Співпраця з командами Data Engineering, AI Архітектори та Cloud Teams для інтеграції векторного зберігання/отримання (RAG), Apache Spark/EMR-on-EKS виконання та локальних баз даних токенізації.
• Авторство технічних MLOps керівництв, процедур розгортання моделей, документації управління та планів відновлення після катастроф.

Вимоги

• 4+ роки практичного досвіду в MLOps, DataOps або Platform Engineering з основною увагою на корпоративному Amazon SageMaker (Pipelines, Feature Store, Model Registry, Endpoints).
• Перевірені навички розгортання та експлуатації Генеративних AI, LLM/SLM моделей та Amazon Bedrock сервісів поряд з агентськими фреймворками та RAG трубопроводами.
• Практичний досвід роботи з MLflow для відстеження експериментів, реєстру моделей та управління життєвим циклом.
• Міцний досвід оптимізації та оркестрації GPU (NVIDIA A100/L40S, AWS EC2 GPU інстанції) для навчання моделей, тонкої настройки та низьколатентних реальних часових висновків (STT/TTS голосові трубопроводи).
• Досвід у створенні CI/CD для машинного навчання (GitLab CI/CD, GitHub Actions) та Infrastructure-as-Code (Terraform або AWS CDK).
• Практичні знання LLMOps / AgentOps інструментів та методологій (AgentCore, оцінка промптів, Bedrock Guardrails, векторні бази даних для RAG).
• Глибоке розуміння безпеки даних, приватності та токенізації (FPE, обробка чутливих/PII даних у ML трубопроводах).
• Досвід у Python, PySpark, Docker та основи Kubernetes/EKS для контейнеризованих ML навантажень.

Буде плюсом

• Сертифікація AWS Certified Machine Learning – Specialty.
• AWS Certified Solutions Architect – Associate/Professional або AWS Certified DevOps Engineer – Professional.
• Досвід у AI/ML додатках телекомунікаційної сфери, низьколатентній реальній часовій обробці голосу/чату (ASR/TTS), або архітектурах гібридної хмари з суверенітетом даних.
• Досвід роботи з EMR-on-EKS, Starburst/Athena або інтеграцією дата-озер Apache Iceberg.

Ми пропонуємо

• Гнучний робочий формат - віддалено, в офісі або гнучко
• Конкурентоспроможна зарплата та хороший компенсаційний пакет
• Індивідуальний кар'єрний ріст
• Інструменти професійного розвитку (програма наставництва, технічні лекції та тренінги, центри досконалості та інше)
• Активні технічні спільноти з регулярним обміном знаннями
• Компенсація за освіту
• Пам'ятні ювілейні подарунки
• Корпоративні заходи та командоутворення
• Інші місцеві переваги

Про компанію

Наш клієнт - азербайджанська телекомунікаційна компанія, найбільший оператор мобільної мережі в Азербайджані. Основні продукти: Фіксований телефон, Мобільний телефон, Інтернет-послуги, Бездротовий широкосмуговий доступ та Додаткові послуги.