опыт работы в области MLOps или DevOps не менее 3 лет;
опыт работы над проектами, связанными с машинным обучением, включая разработку, развертывание и поддержку ML-моделей;
глубокое понимание жизненного цикла ML-моделей, от разработки до продакшн-сервинга и мониторинга;
опыт работы с инструментами MLOps и CI/CD для ML (например, ClearML, Kubeflow, MLflow, Jenkins);
знание технологий контейнеризации и оркестрации (Docker, Kubernetes);
опыт работы с системами управления данными, включая хранение, обработку и версионирование данных;
знание инструментов мониторинга и логирования (Prometheus, Grafana, Alertmanager, ELK Stack/Loki);
умение работать в команде и эффективно взаимодействовать с различными заинтересованными сторонами;
ответственность и проактивность в обеспечении стабильной работы ML-систем.