NeverHard

Senior MLops Engineer в направлении Soft Collection at Народный банк Казахстана — NeverHard

Senior MLops Engineer в направлении Soft Collection at Народный банк Казахстана in Алматы. Skills: Airflow, CI/CD, Data Engineering, DevOps, Docker. Apply on NeverHard.

Company
Народный банк Казахстана
Location
Алматы
Type
full_time

Required skills:

Крупнейший универсальный коммерческий банк Казахстана приглашает тебя в свою команду. Мы ищем талантливых людей, готовых развиваться и расти вместе с нами. Группа Halyk – это более 17 000 сотрудников в Казахстане и ряде других стран. Наш банк успешно работает на благо своих клиентов уже 100 лет. Мы оказываем услуги во всех сегментах финансового рынка: банковском, страховом, ценных бумаг, лизинговом. Что ты будешь делать: Проектировать и развивать MLOps-инфраструктуру для полного жизненного цикла ML-моделей; Автоматизировать процессы; Строить и поддерживать CI/CD pipelines для ML-моделей; Организовывать production deployment моделей и обеспечивать их стабильную работу; Настраивать model monitoring; Разрабатывать механизмы автоматического переобучения моделей; Интегрировать ML-модели с production-системами и decisioning-процессами Soft Collection; Обеспечивать воспроизводимость экспериментов, версионирование моделей, данных и артефактов. Что мы ждем от тебя : 3+ года опыта в MLOps / ML Engineering / Data Engineering / DevOps с фокусом на ML; Уверенное владение 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. Мы предлагаем: Уникальный опыт, интересные задачи и проекты; Применение инновационных технологий в работе; Обучение и тренинги; Конкурентная оплата труда в соответствии с международными стандартами. Заинтересовала вакансия? Откликайся!