MLOps Engineer

Компания "Innowise Group / Фабрика инноваций и решений"

Team.Inno – одна из наиболее опытных белорусских компаний в области полного цикла разработки, внедрения и поддержки программного обеспечения, бизнес-анализа, дизайна, тестирования и управления проектами

За 18+ лет мы реализовали более 1600 проектов в разных отраслях для заказчиков из США, Канады, Великобритании, Германии, Франции, Италии, Японии и других стран. Наша команда специализируется на 40+ бизнес-доменах, включая Artificial Intelligence, Machine Learning, Augmented & Virtual Reality

Сейчас Team.Inno объединяет 3500+ специалистов, которые работают в офисах компании в Беларуси, Польше, Литве, Грузии и Германии. Мы постоянно ищем опытных и начинающих специалистов, а с 2025 предлагаем обучение на бесплатных онлайн-курсах для всех, кто хочет начать карьеру в IT

У нас можно пробовать себя на проектах разного масштаба, менять направления и выбирать карьерные треки. Присоединяйся!

Наши ожидания:

• Уверенное владение Python: разработка продакшн-кода, знание библиотек для ML и автоматизации;

• Опыт в MLOps (от 2 лет): практический опыт развертывания и управления ML-моделями в промышленной эксплуатации;

• ML Expertise: понимание жизненного цикла модели, алгоритмов ML, техник feature engineering и мониторинга (drift, performance), знание инструментов управления версиями данных и экспериментов (MLflow, DVC, W&B);

• Cloud Platforms: опыт работы с Azure (Azure ML, DevOps Pipelines, ACR), AWS (EC2, S3, IAM, Networking), GCP или другими облачными решениями;

• CI/CD & DevOps: опыт работы с пайплайнами (GitHub Actions, Azure DevOps, GitLab CI, etc.), понимание принципов IaC (Terraform);

• Контейнеризация: опыт работы с Docker и понимание оркестрации (Kubernetes/EKS/ECS);

• Работа с данными: знание SQL (MS SQL/PostgreSQL) на уровне написания сложных запросов и манипуляции данными;

• Владение английским языком на уровне B2 и выше.

Чем предстоит заниматься:

• Проектирование и поддержка сквозных ML-пайплайнов (данные → обучение → деплой → мониторинг);

• Автоматизация инфраструктуры для обучения и обслуживания моделей (Inference) в облаке;

• Внедрение практик CI/CD/CT для кода, данных и моделей;

• Обеспечение надежности, масштабируемости и безопасности AI-сервисов в продакшне;

• Тесное взаимодействие с Data Scientists и DevOps для превращения прототипов в готовые продукты.

Будет плюсом:

• Опыт работы с LLM и GenAI проектами в продакшне;

• Опыт работы с PySpark, Databricks и другими инструментами BigData для распределенной обработки данных;

• Понимание сетевых протоколов, настроек безопасности, виртуальных локальных сетей;

• Профильное высшее образование (Computer Science, Data Science, Математика).