MLOps Engineer

Цель роли: Автоматизировать полный жизненный цикл ML/LLM-решений в банке: обучение, деплой, мониторинг, обновление, инфраструктура.

• Настройка и поддержка MLOps-пайплайнов: Git, CI/CD, data versioning, model versioning.
• Работа с инструментами: MLflow, Kubeflow, Airflow, DVC, MinIO/DeltaLake.
• Деплой моделей (batch, real-time), мониторинг моделей (drift, latency, inference cost).
• Интеграция моделей с инфра/сервисами банка, автоматизация обновлений.
• Обеспечение reproducibility, scalability, безопасности моделей и данных.

• 3+ года опыта в MLOps или аналогичных ролях.
• Опыт с MLlfecycle, versioning, пайплайнами, контейнерами, Kubernetes.
• Владение Python и инструментами автоматизации.
• Опыт работы с облаками (AWS/Azure/GCP) и контейнерами.
• Понимание DevSecOps, compliance-требований к ML/AI системам.

Желательно:

• Опыт работы с LLM-инференсами и генеративными моделями.
• Опыт оптимизации inference cost, latency, GPU/TPU-кластеров.
• Участие в внедрении AI-платформы на уровне организации.