hirix — это рекрутинговый партнёр по поиску IT-талантов. Мы помогаем компаниям собирать сильные команды, а специалистам находить проекты, где их экспертиза действительно нужна. Подбираем в IT, Digital, AI и ведём каждого кандидата от первого контакта до оффера.
Наш заказчик расширяет команду и ищет DevOps Engineer в сильную команду, где ценят техническую экспертизу.
О проекте и команде:
Основные продукты компании – это высокоточные системы машинного обучения, которые помогают игровым платформам увеличивать LTV игроков, оптимизировать расходы на привлечение и прогнозировать отток ключевых клиентов.
Компания гордится своей сильной командой с экспертизой в AI/ML и продукте.
Задачи на этой роли:
- Проектирование и поддержка инфраструктуры ML платформы на AWS.
- Разработка, настройка и обслуживание CI/CD пайплайнов для автоматизации развертывания моделей и инфраструктуры.
- Управление и обслуживание Kubernetes кластера для обеспечения масштабируемости и надежности приложений.
- Настройка мониторинга и логирования для всех компонентов инфраструктуры и моделей машинного обучения.
- Cобирать требования от ML ресерчеров и ML инженеров, саппортить их по текущим проблемам
Ожидания от кандидата:
- Опыт работы с AWS (EC2, S3, EKS, VPC и другими сервисами).
- Опыт настройки и управления Kubernetes кластерами (K8s) в облачной или on-premise среде.
- Опыт работы с CI/CD инструментами (GitLab CI, Github, Jenkins, CircleCI и др) для автоматизации процессов развертывания и тестирования.
- Опыт работы с IaC инструментами (Terraform, Ansible, CloudFormation и другие).
- Знание принципов и практик MLOps, включая автоматизацию пайплайнов для разработки, тестирования и деплоя моделей.
- Опыт работы с мониторингом и логированием (Prometheus, Grafana, ELK Stack, CloudWatch и др.).
- Опыт с Docker и контейнеризацией приложений.
- Желательно: опыт работы с Kubernetes операторами, Helm, Istio.
Будет преимуществом:
- Понимание базовых принципов машинного обучения, знакомство со стандартным Python стеком (Pandas, Numpy, Sklearn, Pytorch, CatBoost / LightGBM).
- Знание Python не только на уровне парсинга ямлов.
- Опыт работы с инструментами для управления моделями и экспериментами (что-нибудь из MLFlow, ClearML, Kubeflow и др.).
Условия и возможности:
- Работу над множеством проектов с разными требованиями к деплою.
- Удаленный формат работы.
- Гибкое начало рабочего дня (с 9 до 12).
- ДМС со стоматологией после испытательного срока.
- Кафетерий льгот, покрывающий спорт, обучение, языки.
- Корпоративная библиотека.
- Корпоративы с выездами на природу и призами, тимбилдинги, мастер-классы и т.д.
Возможно, именно эта возможность станет для вас следующим важным карьерным шагом. Если вам откликается эта роль — отправляйте CV или пишите напрямую, обсудим детали и ответим на все вопросы.
