Middle MLOps / Devops инженер

10 Декабря

Партнерские Вакансии

Компания "Московская Биржа"

В 2022 году Московской бирже исполнилось 30 лет. Мы появились вместе с современной Россией и за эти годы с нуля создали рынок инвестиций.

Сегодня миллионы людей и тысячи компаний доверяют нам и пользуются нашей инфраструктурой.

• Ежедневно на наших торговых платформах совершаются миллионы транзакций в минуту – без задержек, без перебоев.
• Мы храним в депозитарии цифровые записи о каждом активе, который торгуется на бирже.
• Мы следим за тем, чтобы все операции соответствовали правилам торгов и требованиям регуляторов.

В #moexteam уже больше 2200 человек: ИТ-специалисты и эксперты по развитию рынков, продуктовые и проектные менеджеры, финансисты и юристы, маклеры и многие другие. Мы разные, но всех нас объединяет общая цель – помочь людям и компаниям управлять деньгами, используя передовые технологии и знания.

В Офисе по развитию ИИ открыта вакансия Middle MLOps/Devops инженера.

Чем предстоит заниматься

• Участвовать в развитии ML-платформы, обеспечивать ее масштабируемость и высокую доступность;
• Помогать коллегам DS'ам в подключении источников данных, установке и настройке библиотек, создании пайплайнов и сервисов;
• Совместно с коллегами из информационной безопасности планировать ресурсы, инфраструктуру и архитектуру решений;
• Следить за полным жизненным циклом моделей от разработки прототипа до внедрения и эксплуатации в продакшене;
• Настраивать мониторинг качества работы моделей и алертинг в случае падения одной из компонент.

Мы ожидаем от вас

• Знание и опыт работы с Docker и Kubernetes;
• Знание и опыт программирования на Python;
• Опыт работы с реляционными и NoSQL базами данными (Postgres, Oracle, Redis);
• Опыт работы с Apache Airflow;
• Опыт построения CI/CD в Gitlab
• Знакомство с Grafana и Prometheus;
• Опыт проектирования ML-решений, их развертывания и эксплуатации в продакшене при высокой нагрузке;

Будем плюсом:

• Опыт работы с векторными базами данных (Qdrant, Milvus);
• Опыт разработки REST-сервисов (FastAPI, flask);
• Опыт развертывания, эксплуатации LLM моделей.