Напиши текст вакансии для должности "ML-Ops". Название компании: "Selectel". Расположение: Санкт-Петербург. График работы: Гибкий график. Опыт работы: От 3 до 6 лет. Ключевые навыки: 'Python', 'Git', 'Machine Learning', 'Hadoop', 'Big Data', 'JupyterHub', 'JupiterLab', 'Polynote', 'AI'

Приглашаем MLOps-инженера в команду разработки направления Machine Learning Infrastructure Services. Если у тебя есть опыт решения DevOps-задач в ML-проектах и желание развиваться в сторону MLOps, то мы будем рады познакомиться! Мы хотим найти коллегу с отраслевой экспертизой, который поможет нам принимать решения в рамках развития существующих и будущих продуктов, а также станет центром MLOps компетенций внутри компании. Основные задачи ML команды   Создание новых продуктов для автоматизации ML-разработки   Разработка платформенных сервисов с использованием ML   Исследование новых платформ/инструментов для внедрения их в продукты компании   Культивирование ML-экспертизы в компании   Наши ожидания от кандидата   Понимание DevOps парадигмы   Опыт работы с системами контроля версий (Git Lab, Git Hub и т.д.)   Опыт использования объектного хранилища S3   Опыт работы с инфраструктурными облачными сервисами   Опыт деплоя и администрирования Kubernetes для serving’а ML-моделей   Опыт работы со стеком Big Data (Hadoop, Spark, Yarn, Hive и т.д.)   Опыт работы с инструментами MLOps (AirFlow, MLFlow, KubeFlow, DVC, Pachyderm или любыми похожими)   Понимание необходимости мониторинга параметров ML-моделей   Желание работать в команде   Желание разбираться в новых технологиях   Способность самостоятельность решать поставленные задачи   Английский уровня Intermediate (B1)   Готовность объяснять сложные вещи простым языком   Плюсом будет   Опыт использования Jupyter-like сред (Jupyter Hub, Jupiter Lab, Polynote и т.д.)   Опыт разработки проектов по работе с данными и ML на Python   Опыт работы с современными фреймворками и библиотеками Machine Learning, Deep Learning и Data Science   Знание статистики, алгоритмов машинного обучения и теории нейронных сетей   Опыт поддержки production AI-сервисов   Желание помогать клиентам в решении их задач   Про условия работы   Официальное оформление, белая зарплата   Годовая премия по результатам работы до 15% от суммарного оклада за 12 месяцев   Офис в г. Санкт-Петербург, 10 минут пешком от м. Московские ворота, своя парковка   Релокационный бонус при переезде   Бесплатные обеды и кофе-брейки   Гибкое начало рабочего дня (до 12:00)