О позиции
Вам предстоит занять позицию Аналитика MLOps в финтех-компании, работающей над передовыми решениями в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Ваша основная задача будет заключаться в разработке архитектуры платформы совместно с архитектором и командой, что позволит улучшить процессы обработки данных и интеграции моделей машинного обучения.
Чем вы будете заниматься
- Разрабатывать архитектуру платформы совместно с архитектором и командой.
- Формировать видение продукта вместе с продуктовым владельцем (PO).
- Вести коммуникации с заказчиками, управлять их ожиданиями.
- Нарезать и оценивать задачи вместе с командой, отвечать за сроки и качество решений.
- Разрабатывать технические задания и выравнивать требования между командами Data Science и MLOps.
- Разрабатывать и описывать решения для пайплайнов и интеграций с LLM.
- Создавать и поддерживать документацию для пользовательских инструментов работы в едином ML-контуре применения и обучения.
- Масштабировать разрабатываемые системы и инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения.
Требования
- Опыт в роли системного аналитика от 4-х лет.
- Опыт работы с ML/MLOps от 1 года.
- Хорошее понимание контейнеризации, оркестрации, CI/CD.
- Опыт работы с Hadoop, Spark, Kafka, ELK, SQL.
- Понимание принципов RAG и LLM, AI-агентов и т.д.
- Текущий или предыдущий проект в финтехе или банке.
Будет плюсом
- Опыт работы с облачными платформами (AWS, Azure).
- Знание языков программирования Python или Scala.
- Опыт работы с инструментами для мониторинга и логирования.
Что мы предлагаем
- Конкурентная заработная плата от 180 000 до 320 000 ₽ в месяц.
- Удалённая работа с гибким графиком.
- Возможности для профессионального роста и развития.
- Доступ к современным инструментам и технологиям.
- Команда профессионалов, готовая делиться опытом.
- Корпоративные мероприятия и тимбилдинги.
Вакансия предлагает интересные задачи в области MLOps в финтехе. Условия работы удалённые, что является плюсом. Однако, не указаны конкретные детали о компании.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокое понимание процессов MLOps, включая опыт работы с инструментами, такими как Apache Kafka и Apache Spark для обработки данных в реальном времени.
Способность эффективно работать в удаленном формате, проявляя высокую степень самодисциплины и организованности, что позволяет успешно управлять проектами и сроками.
Опыт в разработке CI/CD процессов для автоматизации развертывания моделей машинного обучения, что способствует более быстрой интеграции и тестированию решений.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости FinTech
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев