Senior MLOps инженер (Инжиниринг ML-воркфлоу)
Амстердам, Нидерланды; Белград, Сербия; Берлин, Германия; Лимассол, Кипр; Мадрид, Испания; Мюнхен, Германия; Пафос, Кипр; Прага, Чехия; Удалённая работа, Германия; Варшава, Польша; Ереван, Армения
В JetBrains код — наша страсть. С момента основания компании в 2000 году мы стремимся создавать самые мощные и эффективные инструменты для разработчиков на планете. Автоматизируя рутинные проверки и исправления, наши инструменты ускоряют производство, освобождая разработчиков для роста, открытий и творчества.
Сегодня помощь и агенты на основе ИИ становятся неотъемлемой частью работы разработчиков в наших IDE. Команда инжиниринга ML-воркфлоу посвящена устранению проблем с инфраструктурой, упрощению операций машинного обучения (MLOps) и предоставлению командам возможности сосредоточиться на самой важной инновационной работе — создании эффективных ML-моделей и интеллектуальных агентов. Став частью команды, вы будете играть ключевую роль в разработке инструментов, автоматизации и конвейеров, которые делают разработку машинного обучения гладкой и интуитивно понятной.
Интегрируя передовые практики MLOps и инженерное мастерство, мы стремимся максимизировать производительность и устранить сложность ML-инфраструктуры, чтобы наши команды могли раздвигать границы возможного в сфере ИИ.
В составе нашей команды вы будете:
- Создавать инструменты, автоматизацию и рабочие процессы для упрощения задач, требующих серьёзной инфраструктуры, давая возможность командам ИИ сосредоточиться на экспериментах и решении ключевых проблем.
- Разрабатывать надёжные системы мониторинга, логирования и трассировки для обеспечения производительности и воспроизводимости ML-воркфлоу в продакшене.
- Проектировать, внедрять и поддерживать сквозные конвейеры машинного обучения для обеспечения плавной разработки, обучения и развёртывания ML-моделей и интеллектуальных агентов.
- Работать с крупномасштабными распределёнными системами, включая GPU-кластеры, для поддержки обучения, дообучения и оценки ML-моделей.
- Сотрудничать с продуктовыми и development-командами для преобразования высокоуровневых целей в конкретные, масштабируемые и сопровождаемые системы.
- Оптимизировать рабочие процессы для воспроизводимости, масштабируемости и экономической эффективности, сохраняя при этом продуктивность ML-команд и их фокус на инновациях.
Мы будем рады видеть вас в нашей команде, если у вас есть:
- Практический опыт работы с современными инструментами MLOps, включая Kubernetes, облачных провайдеров (GCP и AWS) и фреймворков оркестрации ML.
- Прочное понимание жизненного цикла ML от идеи до приложения для конечных пользователей.
- Способность вести проекты от начала до конца, начиная с высокоуровневой проблемы или продуктовой болевой точки и наблюдая за ними через фазы проектирования, экспериментов, реализации и итераций.
- Клиентоориентированное мышление — вы заботитесь о том, как на самом деле работают ML-инженеры, и можете преобразовать их потребности в практичные, масштабируемые и сопровождаемые архитектурные решения.
- Опыт работы с современными системами CI/CD, такими как GitHub Actions или JetBrains TeamCity.
- Как минимум три года опыта работы с Python, включая написание чистого, сопровождаемого кода в современных ML-кодовых базах.
Наш идеальный кандидат имел бы опыт работы с:
- ML-оркестраторами и инструментами для рабочих процессов, такими как ZenML, Dagster и Airflow.
- Разработкой компонентов инфраструктуры и сервисов с использованием кластерных решений, таких как Kubernetes.
- Разработкой бэкенд-сервисов на Python.
- Созданием и поддержкой ML-конвейеров, включая устаревшие.
- Отслеживанием экспериментов и обеспечением наблюдаемости с использованием таких инструментов, как Weights & Biases, MLflow, Langfuse или аналогичных.
Мы были бы особенно рады, если бы у вас был опыт работы с:
- Фреймворками для LLM-инференса, такими как vLLM, DeepSpeed и TensorRT.
- Написанием и поддержкой Python-библиотек, используемых внутренними (или внешними) ML-инженерами.
- Сильной теоретической базой в области NLP и подходов на основе трансформеров.
- Написанием кода на Java и/или Kotlin.
Мы предоставляем равные возможности трудоустройства
Мы знаем, что великие идеи могут прийти от кого угодно и где угодно. Поэтому мы делаем всё возможное, чтобы создать открытое и инклюзивное рабочее место — такое, которое приветствует каждого независимо от его происхождения, идентичности, религии, возраста, потребностей в доступности или ориентации.
