Question 1

О проекте

Answer

Привет!
У тебя есть возможность присоединиться к команде проекта и внести весомый вклад в рождение передовых сервисов на страховом рынке. Мы развиваем скоринговый департамент: система принятия решений (СПР/BRMS) + ML/AI-команда, которая строит и вводит в прод ML-модели и AI-решения. Ищем DevOps-инженера, который в первую очередь силён в работе с высоконагруженной инфраструктурой, а также имеет практический опыт с современным ML-стеком для продакшн-систем.

Question 2

Что предстоит делать

Answer

Развёртывание и мониторинг ML-моделей в проде: от модели до сервиса с API и логированием
Проектирование и сопровождение пайплайнов данных и моделей (ETL, ML-пайплайны, inference-пайплайны)
Настройка CI/CD для ML и data-продуктов (инфраструктура для частых выкатов, rollback и versioning)
Работа с фреймворками для мониторинга качества моделей (data drift, model performance)
Построение фичеплатформ (feature store), систем трекинга экспериментов (MLflow и аналоги)
Управление инфраструктурой для хранения и обработки данных (S3, PostgreSQL)
Работа в тесной связке с ML-инженерами, аналитиками и backend-командой
Развёртывание и эксплуатация LLM-сервисов

Question 3

Мы ожидаем

Answer

3-5+ лет опыта
Знание CI/CD-инструментов (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins)
Глубокие знания в области контейнеризации и оркестрации (Docker, Kubernetes, Helm)
Практический опыт с MLOps-инструментами и платформами (MLflow, Kubeflow, Airflow и др.)
Опыт работы с системами мониторинга ML-моделей в продакшене (Prometheus, Grafana, специализированные ML-метрики)
Опыт работы с объектными хранилищами (S3)
Опыт работы с оркестрацией данных и моделей (Airflow)
Опыт реализации RAG-архитектуры, продакшн LLM

Question 4

Мы предлагаем:

Answer

Трудоустройство в IT компанию
ДМС
Обучения и повышения квалификации для желающих развиваться
Мероприятия для детей сотрудников
Возможность самостоятельно принимать решения.