Открытый
Показывает отзывы от сотрудников
Москва
станьте частью
успешной команды!
успешной команды!
Коллеги, добрый день! Находимся в поиске MlOps инженера в команду развития инфраструктуры моделей данных. В зоне ответственности команды инфраструктура для полного цикла подготовки моделей (обучение моделей, системы версионирования данных, хранение метаданных и тд). Используем PostgreSQL, Python, MLOps, Apache Airflow, Docker, DVC, MLFlow;
Чем предстоит заниматься:
- Разработка и управление инфраструктурой моделей машинного обучения;
- Управление жизненным циклом моделей машинного обучения;
- Координация c командой, работающей в области инфраструктуры моделей машинного обучения;
- Взаимодействие с другими подразделениями банка;
- Опыт работы в MLOps от 1 года;
- Опыт во внедрении инфраструктуры для ML моделей;
- Опыт работы с инструментами и технологиями, используемыми для разработки, обучения и развертывания моделей машинного обучения (фреймворки машинного обучения, инструменты автоматизации и контроля версий моделей, системы управления данных);
Условия:
- Оформление по ТК РФ;
- ДМС после испытательного срока;
- Удалённый формат работы, технику предоставляем;
- График работы: 5/2 с 9.30-18.30, в пятницу - до 17:30;
- Уровень ЗП обсуждается на собеседовании, исходя из навыков и опыта работы кандидата.(оклад+ полугодовые премии по KPI);
- Льготное кредитование и скидки от партнеров банка.
Дружный коллектив
Корпоративное обучение
Прозрачная бонусная система
Скидки от партнёров
КБ «ЛОКО-Банк» (АО)
Присоединяйтесь
к команде Локо-Банка!
Ключевые навыки
ETL
Jira
Python
Future Store
PostgreSQL
Docker
Задайте вопрос работодателю
Он получит его с откликом на вакансию
Где располагается место работы?Какой график работы?Вакансия открыта?Какая оплата труда?Как с вами связаться?Другой вопрос
Вакансия опубликована 24 апреля 2024 в Москве
Отзывы о компании
3,7хорошо
Оценка Dream Job
65%
Рекомендуют
Ваши отзывы помогают людям принимать взвешенные карьерные решения
Что говорят сотрудники
Преимущества и льготы
- 291Своевременная оплата труда
- 211Удобное расположение работы
Отзыв сотрудника
Январь 2023
Комфортная атмосфера, возможности роста, уютный офис, дружный коллектив, уникальная система управления, близость руководителя
Войдите, чтобы увидеть все отзывы
ВойтиПохожие вакансии в этой компании
Москва, Аэропорт
Опыт от 1 года до 3 лет
Можно из дома
Сопровождение и мониторинг банковского ПО (АРМ-КБР, СПФС, SWIFT, idBank, Дельта, KLIKO, CreditRegistry, QUIK, АРМ Биометрия и др.).
Знание ОС Linux и практический опыт администрирования от 2х лет. Базовые знания SQL. Опыт работы с криптографией (КриптоПро CSP...
Похожие вакансии
Опыт от 1 года до 3 лет
Можно из дома
Поддержкой и развитием ML - платформы (feature store, фреймворки для обучения и инференса моделей, мониторинг) на основе микросервисной архитектуры.
Знание основных компонентов ML - платформ, принципов работы, интеграций и взаимодействия. Знание в области инструментов контейнеризации, умение собирать Docker образы.
Москва, Курская и еще 2
Опыт от 3 до 6 лет
Можно из дома
Поддержка и внедрение функционала в CI/CD пайплайн (GitlabCI) команды фундаментальных исследований. Доработка функционала в сервис для LLM...
Знание основных фреймворков машинного обучения (pytorch, pytorch lightning). Знания Python. Опыт с ClearML или Airflow. Навыки дебага python-приложений.
Москва, Бауманская
Опыт от 1 года до 3 лет
Можно из дома
Разработка нейросетевых и классических алгоритмов обработки изображений. Разработка микросервисов серверного ПО. Участие в разработке архитектур проектов. Постоянное взаимодействие с командой...
Опыт коммерческой разработки проектов на языке Python от 2-х лет. Опыт разработки проектов на базе нейросетевых решений от 1...
Москва
Опыт от 1 года до 3 лет
Можно из дома
Разрабатывать LLM-модели (оценка качества, обертка в langchain, дообучение, тестирование). Мониторить и оценивать качество новых open-source моделей с huggingface...
2+ лет опыта работы в области науки о данных и/или машинного обучения, с опытом внедрения эффективных решений.
Москва
Опыт от 3 до 6 лет
Можно из дома
Улучшать системы автоматического матчинга товаров, включающие в себя как модели DL (NLP/CV), так и классический ML. Планировать эксперименты, обучение...
Уверенное знание Python, опыт разработки на нем. Уверенное владение основными ML-библиотеками (numpy, pandas, sklearn и т.п.).
Москва, Кутузовская и еще 3
Опыт от 3 до 6 лет
Можно из дома
Развитие существующих моделей рекомендаций и формирования плейлистов. Создание моделей рекомендаций в рамках бесконечных проигрываний по артистам/трекам/плейлистам.
Техническое образование. Опыт работы DS/ML инженером от 3 лет. Опыт от 1 года в разработке моделей рекомендаций/поиска/look...
Открытый
Показывает отзывы от сотрудников
Москва