Ищем ML-инженера, который будет участвовать в задачах роботизации. Эта вакансия предполагает гибридный формат работы с возможностью присутствовать на наших площадках для экспериментов.
Задачи:
- Работа с кодом в роботизации.
- Писать интеграции с внешними инструментами и сервисами, подключать базы данных, рефакторить качество кода.
- Формировать и развивать шаблоны продуктивизации.
- Оборачивать решения от DataScience в полноценные сервисы, которые должны работать стабильно, эффективно и правильно на основе существующих фреймворков и подходов.
- Деплоить свои сервисы: собирать образы, вникать в инфраструктуру компании (совместно с бадди), поднимать сервисы в k8s. Если подобное уже реализовывал в своих проектах, то, пожалуйста, подсвети это нам.
- Автоматизировать рутинные задачи обработки данных.
- Интеграции и мониторинг данных: участвовать во внедрении данных в ML-пайплайны. Настраивать базовый мониторинг качества входящих и обработанных данных, алертинга о проблемах. Помогать в диагностике проблем данных/пайплайнов в продакшне.
Обязательные навыки:
- Экспертный python, FastAPI.
- Продвинутое владение тестированием - мы используем pytest.
- Продвинутое знание баз данных - ACID, индексы, транзакции, deadlock, планировщик, No SQL.
- Продвинутое владение инфраструктурными инструментами - Git, Docker, Docker Compose, Kafka, K8S, Helm Charts, Argo CD, Ci/Cd, Prometheus, Grafana, S3, Airflow.
- Понимание и умение использовать паттерны разработки.
- Владение архитектурными принципами в разработке ПО.
- Понимание цикла разработки типовой МЛ модели (какие инструменты и для чего используются).
Желательные навыки:
- Airflow, Spark.