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»!