Напиши текст вакансии для должности "Руководитель направления внедрения моделей машинного обученния / Team Lead ML Engineer". Название компании: "Альфа-Банк". Расположение: Москва. График работы: Полный день. Опыт работы: От 1 года до 3 лет. Ключевые навыки: 'Python', 'PostgreSQL', 'Git', 'SQL', 'Linux'

Обязанности:  Выстраивать процесс по выводу моделей машинного обучения Обсуждение конечных endpoints для моделей с DS, DE и IT Разработка высоконагруженных end-to-end web-сервисов на базе ML-моделей из прототипов, предоставленных DS/DL-командами; плюс к этому умение разработать базовые ML-модели и бейзлайны, взятые из туториалов или пейперов, при отсутствии прототипов Построение DAGов Оптимизация существующих web-сервисов и ML-моделей внутри них Автоматизация ETL-процессов сбора данных для ML-сервисов (самостоятельно и совместно с DE) Разработка и поддержка чеков полноты данных для статистического анализа и машинного обучения Контроль за CI/CD приложений, помощь в реагировании на инциденты Настройка мониторинга метрик качества моделей Поддержание высокого уровня культуры написания и тестирования кода  Требования:  Опыт управление командой из 2-3 человек от 1 года Опыт разработки ПО от 2 лет Опыт внедрения ML моделей в продакшен Pipeline-friendly - опыт выстраивания многостадийных DAGов - Airflow, MLFlow, DVC Data-search-friendly - опыт с системами быстрого поиска контента Faiss/Annoy/NMSLIB/Milvus Web-friendly: понимание основных частей, из которых состоит web-приложение, опыт с Celery, поверхностное знание Python Django или опыт с аналогичными фреймворками (Flask/FastAPI/Java Spring) Dl-friendly: знание фреймворков для deep learning (PyTorch, TensorFlow) Dl-inference-friendly: знание стека для оборачивания DL моделей в inference мод (ONNX, TensorRT) Ml-friendly: знание python-стека, Numpy, Scipy, Sklearn, Pandas, XGBoost/CatBoost Database-friendly: опыт с одной или несколькими Hadoop/spark/hive/NoSQL/Key-Value (PostgreSQL, Cassandra, Redis), написание SQL-запросов Broker-friendly: опыт с Kafka/RabbitMQ Docker-friendly: базовое понимание работы с контейнерами Unix-friendly: bash, sed, awk, find, grep, ssh Git-friendly: знание git, командная работа с репозиторием, понимание различных workflows Prog-friendly: понимание ООП, знание основных шаблонов проектирования приложений People-friendly: культура документирования своих решений\кода, соблюдение codestyle, code review  Условия:  Возможна удаленная работа и гибкое утро 9-11 Расширенный ДМС со стоматологией, скидки для родственников 10 дней 100% оплаты больничного Бесплатный спортивный зал в офисе Льготы на продукты банка, дисконт-программы от компаний партнеров Бизнес, открытый к предложениям: сможешь предлагать собственные идеи и реализовывать их постоянное развитие: регулярный внутренний и внешний обмен знаний, митапы, тренинги, конференции