Middle MLE / MLOps в Портал

Портал Продавцов — личный кабинет продавца, где он отслеживает свои товары, изучает аналитику и руководит процессами продаж.

Наша задача — не только обеспечить продавцу принятие решений по данным, но и вывести весь UX продавца на новый уровень: от распределения товаров по складам до ИИ для создания карточек товара.

Сейчас мы формируем ML команду и ищем Middle MLE / MLOps для сборки, настройки и поддержания сложных ML-пайплайнов в специфике Big Data. Одна из будущих задач - реализовать и выступать в роли владельца Feature Store, Feature Factory и Action Store Датаплатформы Портала, а также реализовать систему поставки онлайн-моделей на основе k8s и Triton.

Упаковывать модели для поставки в прод; Поддерживать реализованные пайплайны ML-моделей; Развивать систему "коробочной" поставки моделей в прод, их мониторинга и динамического дообучения; Развивать систему покрытия существующих датасетов и моделей Data Quality и Data Drift проверками; Поддерживать и развивать внутреннюю библиотеку ML-решений. Хорошая инженерная культура: умение писать качественный, отказоустойчивый и масштабируемый код; Ззнание основных ML-библиотек (Scikit-learn, Catboost, TensorFlow, PyTorch); Опыт работы с Airflow, Hadoop, Spark; Отличное знание MLOps: поставка оффлайн-моделей, системы оркестрации экспериментов (MLFlow, ClearML, WandB и тд), Model Registry, Feature Store понимание ML System Design и классического System Design: от поставки моделей и мониторинга - до поиска Data Leaks, реализации резервного копирования и отказоустойчивого инференса; Опыт настройки CI/CD и работы с Package Registry и Container Registry; Понимание основ QA: юнит-тесты, интеграционные тесты, сквозное тестирование (будет плюсом) умение поставлять онлайн-модели, понимание связанных с этим рисков, опыт работы с k8s и/или Triton.