Старший системный аналитик Mlops

Вакансия № 34790649 от компании Альфа-Банк. Центральный офис на Электронной Службе Занятости Населения Москвы.

✷ Смотрите другие предложения работы от компании Альфа-Банк. Центральный офис.

☑ Основной блок:

Опыт работы: 3–6 лет.

Тип занятости: полная занятость.

График работы: полный день.

Зарплата: по результату собеседования.

Примерное место работы: Россия, Москва.

☑ Актуальность объявления:

Это объявление № 34790649 добавлено в базу данных: Вторник, 11 марта 2025 года.

Дата его обновления на этом интернет-ресурсе: Понедельник, 17 марта 2025 года.

☑ Статистика предложения работы № 34790649:

Прочитано соискателями - 5 раз(а);
Отправлено откликов - 0 раз(а);

☑ Репутация компании "Альфа-Банк. Центральный офис":

Читайте свежие отзывы сотрудников об этом работодателе здесь!

Оставить своё мнение об этой компании можно тут без регистрации и бесплатно.

☑ Подробности о вакантном месте:

Обязанности работника:

Ищем опытного системного аналитика в команду развития централизованной MLOps-инфраструктуры для моделей машинного обучения банка на проект RAG-платформы

Кто мы - Центр развития MLOps-экспертизы Альфабанка. Мы развиваем единую MLOps - экосистему банка.
Среда разработки моделей / пайплайны train и inference
Среда исполнения моделей и пайплайны доставки
Среда немодельных сервисов
Feature Store
AutoML
A/B тестирование
RAG/LLMOps

Основной стек: Jupyterhub, Airflow, ArgoWF, MLflow, Seldon core, Python, Hadoop (spark, hdfs), Docker, OpenShift/Kubernetes, longhorn, Jenkins, Kafka, Redis, PostgreSQL, OpenSearch

Чем предстоит заниматься:

Разрабатывать архитектуру RAG-платформы совместно с Solution Arch и командой
Совместно с PO формировать видение продукта
Нарезать и оценивать задачи (вместе с командой), отвечать за сроки и качество решений
Разрабатывать технические задания, выравнивать требования между командами DS и MLOps и заказчиками
Разрабатывать/описывать решения для RAG-пайплайнов и LLM моделей
Создавать и поддерживать документацию для пользовательских инструментов работы в едином ML-контуре применения и обучения
Масштабировать разрабатываемые системы и инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения

Требования к работнику:

Опыт в разработки инфраструктурных и/или микросервисных решений от 3х лет
Опыт с ML/MLOps от 1 года
Хорошее понимание контейнеризации, оркестрации, CI/CD
Опыт работы Hadoop, Spark, Kafka, ELK, SQL
Опыт в разработки инфраструктурных и/или микросервисных решений от 3х лет
Опыт с ML/MLOps от 1 года
Хорошее понимание контейнеризации, оркестрации, CI/CD
Опыт работы Hadoop, Spark, Kafka, ELK, SQL
Понимание принципов RAG и LLM

Личные качества:

Самостоятельность в доведении задач до результата
Проактивность и инициативность в предложениях
Полное погружение в инфраструктуру и команду
Командность, готовность помогать коллегам и пользователям
Умение собрать общую картину ожидаемого результата, вместо решения конкретно поставленной задачи

Условия труда:

Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования
Работа в agile-команде
Работу из офиса или гибридный формат работы (на выбор)
Сложные и интересные задачи, современный стек технологий
Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни
Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, MyBook и бизнес-изданий
Предложения от Банка только для сотрудников: собственный спортзал, а также скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны, бары, магазины