Вакансия открыта в ООО "Норникель Спутник" (аккредитованная IT – компания, дочернее общество ПАО "ГМК "Норильский никель")
НАШИ ЗНАНИЯ - ВАШИ ВОЗМОЖНОСТИ
"НОРНИКЕЛЬ СПУТНИК" СЕГОДНЯ:
Уникальные и интересные задачи: У нас можно участвовать в масштабных и уникальных проектах совместно с коллегами по всей России и видеть результаты своей ежедневной работы.
Поддержка коллег: У нас можно развиваться вместе с опытной командой, готовой делиться своей экспертизой и поддерживать вас при решении сложных задач.
Разносторонний опыт и развитие: У нас можно совершенствовать свои навыки и знания, которые сделают вас конкурентоспособными на рынке труда, а также иметь возможности для прозрачного карьерного роста, как вертикального, так и горизонтального.
Забота о сотрудниках: У нас можно активно участвовать в корпоративной жизни, присоединяться к волонтерским программам Группы компаний «Норникель», всегда быть в форме, участвуя в спортивных мероприятиях вместе с коллегами.
Для Вас это возможность возглавить MLOps-направление, решать такие важные задачи как: обеспечение надёжной и масштабируемой инфраструктуры полного жизненного цикла ML-решений (от эксперимента до промышленной эксплуатации на производственных площадках), повышение прозрачности работы ML-решений, сокращения сроков реализации ML-решений (T2P), формирование и развитие команды MLOps-инженеров.
Условия:
- Работа в крупной Федеральной Компании;
- Достойный уровень заработной платы, премия по итогам года;
- Полное соблюдение ТК РФ (оформление, оплата больничных, отпусков и пр.);
- Рабочий день: с 9:00 до 18:00;
- ДМС, в т.ч. стоматология.
Требования:
- Наличие высшего образования по направлениям: прикладная математика и информатика, информатика и вычислительные технологии, программная инженерия, компьютерные науки, системный анализ и др.
- Опыт в MLOps / ML Platform Engineering от 4 лет с промышленной эксплуатацией ML-платформ (K8s, MLflow/Airflow/Kubeflow).
- Опыт руководства командой от 2 лет (от 3 человек): найм, развитие, постановка целей, выстраивание процессов.
- Опыт промышленной эксплуатации ML-моделей: поддержка полного жизненный цикл, обеспечение SLA/OLA, соблюдение принципов SRE/DevOps;
Стек технологий:
- Python, SQL
- Docker, Kubernetes
- MLflow/ClearML, Airflow, Kubeflow
- Triton/KServe/FastAPI
- Spark, Hadoop, Kafka, S3
- GitLab CI
- Prometheus/Grafana
Будет преимуществом:
- Опыт в промышленности / нефтегазе / энергетике с пониманием специфики промышленных ML-моделей и связанных компонентов (СППР, СУУТП, АСУТП и т.д.)
- Опыт развития MLOps- и смежных процессов (Model Governance, Data Management, Optimization, Automation и т.д.).
- Опыт интеграции LLM- и CV-моделей в процессы MLOps и ML-платформу;
- Знаниеai, TAIGA Dynamics, OpenCV, PyTorch;
- Наличие сертификатов Kubernetes (CKA, CKAD), LFCE, AWS MLC, TeamLead.
Обязанности:
- Руководство командой MLOps-инженеров: найм, развитие, управление задачами, карьерное развитие.
- Стандартизация жизненного цикла ML-решений: версионирование данных и моделей, эксперименты, A/B-тесты, разработка, деплой, метрики.
- Обеспечение поддержки ML-решений в промышленной эксплуатации, включая инференс на геораспределённых производственных площадках (SLA/OLA) и мониторинг работы.
- Интеграция платформы в корпоративный ИТ-ландшафт (GitLab, Data Lakehouse, AD) с учётом корпоративных требований (корпоративная архитектура и информационная безопасность).
- Обеспечение развития направления: позиционирование направления ML в компании, определение направлений функционального и технологического развития, определение структуры направления (централизованная / децентрализованная) и т.д.
- Взаимодействие со смежными командами (DS, DE, DevOps, ИБ, АСУТП) и бизнес-заказчиками (аналитики, технологи).
- Управление эффективностью вычислительных ресурсов (GPU/CPU).
