Senior MLOps / ML Platform Engineer

Про посаду

Ми шукаємо Senior MLOps / ML Platform Engineer для роботи в Sigma Software та створення платформи ML для великомасштабної екосистеми AdTech. Ви будете працювати над інфраструктурою, що забезпечує системи прогнозування рішень, які обробляють сотні мільйонів запитів на аукціон щодня.

Обов'язки

• Створення та підтримка конвеєрів оркестрації навчання ML за щогодинними, щоденними та щотижневими графіками
• Реалізація повторних спроб, доповнень та ідемпотентних механізмів виконання
• Проектування та підтримка робочих процесів реєстру моделей, включаючи версію, лінію, контрольні точки оцінки та процеси просування
• Розробка ізольованих середовищ моделей для кожного рекламодавця з розділенням простору імен та конфігурації
• Створення масштабованих конвеєрів оновлення та робочих процесів публікації для сервісної інфраструктури
• Реалізація тіньового режиму та стратегій розгортання чемпіон/викликач
• Розробка моніторингу та оповіщення для специфічних ML метрик, включаючи зсув фіч, зсув прогнозів, асиметрію навчання/обслуговування та знос калібрування
• Забезпечення відтворюваності робочих процесів ML за допомогою контейнеризованих середовищ, зафіксованих залежностей та знімків даних
• Моніторинг витрат на навчання та оцінку для клієнтів
• Співпраця з інженерами DevOps та SRE над автоматизацією CI/CD та інфраструктури
• Підготовка експлуатаційної документації та матеріалів для передачі платформи

Вимоги

• 5+ років досвіду в MLOps, інженерії ML платформи або інженерії інфраструктури, що підтримує виробничі ML системи
• Значні навички роботи з Python та досвід створення інструментів та автоматизації на рівні платформи
• Практичний досвід роботи з Kubernetes та Docker
• Досвід створення конвеєрів CI/CD для ML навантажень
• Практичний досвід роботи з MLflow, Kubeflow, Airflow, Argo Workflows, Vertex Pipelines або подібними оркестраційними та життєвими циклами платформами ML
• Досвід роботи з платформами ML та інструментами життєвого циклу моделей, такими як Vertex AI, MLflow або Kubeflow
• Глибоке розуміння спостережуваності ML, включаючи виявлення зсувів, моніторинг асиметрії навчання/обслуговування та реагування на інциденти
• Досвід проектування або підтримки багатокористувацьких ML систем та ізольованих середовищ моделей
• Досвід роботи з хмарними платформами, бажано GCP
• Досвід роботи з інструментами infrastructure-as-code, такими як Terraform
• Досвід роботи в середовищах Linux
• Розуміння життєвого циклу ML та процесів продукціонування
• Верхній середній рівень англійської мови або вище

Буде плюсом

• Досвід роботи з хранилищами фіч та управлінням їхньою послідовністю
• Досвід роботи з великими системами пакетного рахунку, що працюють за SLA свіжості
• Знання платформ відстеження експериментів та контрольних точок оцінки
• Досвід роботи з локальною Kubernetes або баре-метал Linux інфраструктурою
• Знання DVC, lakeFS або інших інструментів версіювання даних
• Досвід роботи з Bigtable, Redis, Aerospike або подібними низьколатентними базами даних для обслуговування
• Досвід оптимізації витрат на GPU та навчання
• Знання вимог до відповідності SOC 2, ISO 27001 або GDPR

Ми пропонуємо

• Можливість працювати над проектами з передовою інфраструктурою ML
• Співпраця з досвідченими інженерами
• Вплив на архітектурні рішення в довгостроковому стратегічному завданні
• Різноманітність доменів та бізнесу
• Широкий вибір технологій
• Медична та юридична підтримка
• Крута та яскрава спільнота професіоналів
• Можливості для безперервної освіти та зростання
• Гнучкий графік
• Віддалена робота
• Стильний та комфортний офіс

Про компанію

Наш клієнт є технологічною компанією, що працює в інфраструктурі зі сторони пропозиції в екосистемі програмної реклами. Компанія керує високонавантажувальною платформою обміну оголошеннями, яка обробляє сотні мільйонів запитів на аукціон щодня, та інвестує в передові можливості прогнозування рішень для покращення результатів для рекламодавців та процесів оптимізації в реальному часі.

Sigma Software створює платформу для прогнозування моделей та оптимізації, інтегровану з середовищем живого обміну оголошеннями. Рішення дозволяє реалізувати оцінку постачальників у реальному часі та фільтрацію, генерацію подібної аудиторії, оцінку контекстної ефективності та багатоцільову оптимізацію за операційними обмеженнями.

Ключові технології: Python, Kubernetes, Docker, GCP, Vertex AI, MLflow, Airflow, Kubeflow, Argo Workflows, Terraform