getSummary
Written in English from the original postingHalyk Bank is hiring a Senior MLOps Engineer in Almaty. The role focuses on designing and maintaining MLOps infrastructure, automating model training, deployment, monitoring, and rollback, and supporting production ML pipelines. Required experience includes Python, Docker, Kubernetes, CI/CD, orchestration, and ML tracking tools, with cloud, Spark, Kafka, feature store, and Terraform experience as nice-to-have.
Job description
Основные обязанности:
Что предстоит делать
• Проектировать и развивать MLOps-инфраструктуру для полного жизненного цикла ML-моделей.
• Автоматизировать процессы:
o training;
o validation;
o deployment;
o retraining;
o monitoring;
o rollback.
• Строить и поддерживать CI/CD pipelines для ML-моделей.
• Организовывать production deployment моделей и обеспечивать их стабильную работу.
• Настраивать model monitoring:
o data drift;
o concept drift;
o model performance;
o data quality;
o latency;
o инфраструктурные показатели.
• Разрабатывать механизмы автоматического переобучения моделей.
• Создавать стандарты и reusable-компоненты для Data Scientists.
• Интегрировать ML-модели с production-системами и decisioning-процессами Soft Collection.
• Обеспечивать воспроизводимость экспериментов, версионирование моделей, данных и артефактов.
• Оптимизировать инфраструктуру с точки зрения performance, reliability и cost.
• Участвовать в архитектурных решениях ML-платформы.
• Работать совместно с Data Scientists, Data Analysts, Data Engineers, DevOps и IT.
• Менторить MLOps / ML Engineers и участвовать в развитии инженерных стандартов команды.
Основные требования: Что важно
• 3+ года опыта в MLOps / ML Engineering / Data Engineering / DevOps с фокусом на ML.
• Уверенный Python.
• Практический опыт построения production ML pipelines.
• Хорошее понимание Docker и Kubernetes.
• Опыт разработки CI/CD.
• Опыт работы с orchestration tools, например Airflow.
• Знание инструментов experiment/model tracking, например MLflow.
• Понимание принципов model registry и versioning.
• Опыт работы с REST API / сервисами для production inference.
• Понимание мониторинга ML-моделей и data quality.
• Хорошее понимание Linux, Git и базовых принципов cloud infrastructure.
• Умение проектировать отказоустойчивые и масштабируемые решения.
Будет плюсом
• Опыт с AWS / Azure / GCP.
• Опыт работы с Spark / PySpark.
• Опыт с Kafka или другими streaming-системами.
• Опыт работы с feature store.
• Опыт реализации batch и real-time inference.
• Знание Terraform / Infrastructure as Code.
• Опыт в банковской или fintech-индустрии.
• Понимание особенностей production ML в задачах credit risk / collection.
Условия: •Заработная плата и бонусы: конкурентоспособная оплата труда благодаря системе грейдирования, премии ко Дню Независимости и годовой бонус.
•Социальный пакет: ДМС и страхование жизни, мобильная связь и скидки от партнеров.
•Отпуск и отдых: 26 дней отпуска с возможностью взять дополнительные дни при наступлении важных событий.
•Бонусы за рекомендации.
•Рабочие условия: льготные условия на паркинг, свободный стиль одежды (smart casual).
•Обучение и развитие: тренинги, вебинары и доступ к корпоративной библиотеке, четкая система карьерного роста.
•Корпоративная культура: открытая и дружеская рабочая атмосфера, спортивные турниры и активная корпоративная жизнь.
•Инициативы и проекты: возможность участия в социальных проектах, реализация идей в новых проектах группы «Halyk» с использованием современных digital-инструментов.
•Команда: творческая и поддерживающая команда для реализации ваших идей.
Присоединяйтесь к нам и становитесь частью команды «Halyk»!
• Проектировать и развивать MLOps-инфраструктуру для полного жизненного цикла ML-моделей.
• Автоматизировать процессы:
o training;
o validation;
o deployment;
o retraining;
o monitoring;
o rollback.
• Строить и поддерживать CI/CD pipelines для ML-моделей.
• Организовывать production deployment моделей и обеспечивать их стабильную работу.
• Настраивать model monitoring:
o data drift;
o concept drift;
o model performance;
o data quality;
o latency;
o инфраструктурные показатели.
• Разрабатывать механизмы автоматического переобучения моделей.
• Создавать стандарты и reusable-компоненты для Data Scientists.
• Интегрировать ML-модели с production-системами и decisioning-процессами Soft Collection.
• Обеспечивать воспроизводимость экспериментов, версионирование моделей, данных и артефактов.
• Оптимизировать инфраструктуру с точки зрения performance, reliability и cost.
• Участвовать в архитектурных решениях ML-платформы.
• Работать совместно с Data Scientists, Data Analysts, Data Engineers, DevOps и IT.
• Менторить MLOps / ML Engineers и участвовать в развитии инженерных стандартов команды.
Основные требования: Что важно
• 3+ года опыта в MLOps / ML Engineering / Data Engineering / DevOps с фокусом на ML.
• Уверенный Python.
• Практический опыт построения production ML pipelines.
• Хорошее понимание Docker и Kubernetes.
• Опыт разработки CI/CD.
• Опыт работы с orchestration tools, например Airflow.
• Знание инструментов experiment/model tracking, например MLflow.
• Понимание принципов model registry и versioning.
• Опыт работы с REST API / сервисами для production inference.
• Понимание мониторинга ML-моделей и data quality.
• Хорошее понимание Linux, Git и базовых принципов cloud infrastructure.
• Умение проектировать отказоустойчивые и масштабируемые решения.
Будет плюсом
• Опыт с AWS / Azure / GCP.
• Опыт работы с Spark / PySpark.
• Опыт с Kafka или другими streaming-системами.
• Опыт работы с feature store.
• Опыт реализации batch и real-time inference.
• Знание Terraform / Infrastructure as Code.
• Опыт в банковской или fintech-индустрии.
• Понимание особенностей production ML в задачах credit risk / collection.
Условия: •Заработная плата и бонусы: конкурентоспособная оплата труда благодаря системе грейдирования, премии ко Дню Независимости и годовой бонус.
•Социальный пакет: ДМС и страхование жизни, мобильная связь и скидки от партнеров.
•Отпуск и отдых: 26 дней отпуска с возможностью взять дополнительные дни при наступлении важных событий.
•Бонусы за рекомендации.
•Рабочие условия: льготные условия на паркинг, свободный стиль одежды (smart casual).
•Обучение и развитие: тренинги, вебинары и доступ к корпоративной библиотеке, четкая система карьерного роста.
•Корпоративная культура: открытая и дружеская рабочая атмосфера, спортивные турниры и активная корпоративная жизнь.
•Инициативы и проекты: возможность участия в социальных проектах, реализация идей в новых проектах группы «Halyk» с использованием современных digital-инструментов.
•Команда: творческая и поддерживающая команда для реализации ваших идей.
Присоединяйтесь к нам и становитесь частью команды «Halyk»!
