Инженер MLOps (ML Engineer) Москва

Регион: Москва МО

Дополнительная информация по адресу: г Москва, Центральный федеральный округ,Москва

«Современные Фонды Недвижимости» – лидер рынка розничных коллективных инвестиций в коммерческую недвижимость. Ключевой бизнес - создание и управление закрытыми паевыми инвестиционными фондами (ЗПИФ), инвестирующими в рентную недвижимость: торгово-развлекательные и офисные центры, склады и логистические комплексы. Мы ищем возможность усилить одну из команд за счет опытного ML Engineer. Обязанности Вывод AI-продуктов в продакшн: Обеспечение перехода от разработки к эксплуатации AI-решений; Обеспечение надежности и масштабируемости: Создание инфраструктуры, поддерживающей стабильную работу AI-продуктов при росте нагрузки; Минимизация рисков простоев и ошибок: Предупреждение сбоев и устранение проблем, влияющих на качество работы AI-моделей; Управление дрейфом и галлюцинациями AI: Регулярная проверка точности и соответствия результатов модели ожидаемым значениям; Интеграция процессов CI/CD: Автоматизация сборки, тестирования и развертывания AI-приложений; Работа с инфраструктурой: Настройка и поддержка серверов, облачных сервисов и инструментов DevOps/MLOps; Специфичные операции для ML: Поддержка жизненного цикла AI-агентов и моделей, включая обучение, тестирование и обслуживание; Мониторинг производительности: Контроль ключевых метрик эффективности AI-продуктов и своевременное реагирование на отклонения; Соответствие корпоративным стандартам и нормам: Убедитесь, что процессы соответствуют внутренним требованиям и регуляторным нормам отрасли; Оптимизация расходов и ресурсов: Постоянный поиск возможностей повышения эффективности и снижения затрат на эксплуатацию AI-инфраструктуры; Совместная работа с командами разработчиков: Тесное сотрудничество с различными группами специалистов для достижения общих целей проекта. Требования 5 и более года работы ML инженером с опытом MLOps / DevOps для ML, из них минимум 1,5 года в проектах с развёртыванием genAI (например, выкатка решений на базе LLM в банковских приложениях для скоринга рисков или чатов на базе агентов ИИ); Подтверждённый опыт работы с инструментами жизненного цикла ML (MLflow, Kubeflow), включая автоматические пайплайны для дообучения и инференса на GPU; Опыт вывода AI агентов, ML моделей в продакшн, обработки; Фреймворки MLOps: MLflow / Kubeflow для отслеживания экспериментов, Seldon / KServe для обслуживания моделей; Опыт с хранилищами признаков (Feast), версионированием моделей (DVC), интеграцией с пайплайнами данных (Airflow / Spark для ETL-to-inference). Построение масштабируемых пайплайнов: CI/CD для ML (Jenkins / GitHub Actions с этапами, специфичными для ML), автоматические триггеры переобучения; Опыт работы с GenAI ops: Развёртывание LLM, оптимизация для задержки (инференса), обработка обслуживания нескольких моделей, AI агентов, RAG систем; Опыт мониторинга и управления, например обнаружение галлюцинаций, дрейфа моделей, метрики производительности (Prometheus / Grafana), проверки на предвзятость ИИ в продакшене; Опыт интеграции ML в приложения: API-эндпоинты для моделей (FastAPI / Flask), контейнеризация (Docker), оркестрация (Kubernetes / EKS для автоскалирования); Опыт тестирования, специфичные для ML/LLM решений, сканирование безопасности; Опыт оценки ресурсов для MLOps: Оркестрация облака (Cloud.ru или Yandex Cloud / VK Cloud), предоставление GPU (например, NVIDIA A100 или H100 для обучения), прогнозирование затрат на инфраструктуру; Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Условия Гибридный формат работы (современный офис в Москве, м. Киевская); Льготные ипотечные условия кредитования; Выгодная подписка на продукты и услуги компаний партнеров; ДМС с первого дня и льготное страхование для близких; Корпоративная пенсионная программа; Детский отдых и подарки за счет Компании; Обучение за счет Компании: онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.

Специальность: Инженер MLOps (ML Engineer)

Профобласть: Информационные технологии, телекоммуникации, связь

Режим работы: Полная занятость

Характер работы: Полный рабочий день

Источник информации: Вакансия интернет ресурса

Образование: Общее образование

Опыт работы (лет): 5

Дата: 2025-12-08