მლოპს / ღრუბლოვანი ინჟინერი (AWS)

ანდერსენი აყვანის მლოპს / ღრუბლოვან ინჟინერს (AWS) პროექტისთვის, რომელიც ავითარებს მანქანური სწავლების ძრავით გამოსახულების ანალიზის პლატფორმას დეფექტების ავტომატური გამოვლენისა და სამრეწველო ხარისხის კონტროლის გასაუმჯობესებლად. ჩვენი მომხმარებელი არის საერთაშორისო კომპანია, რომელიც სპეციალიზირებულია სამრეწველო მასალებისა და ტექნოლოგიური გადაწყვეტილებების მიწოდებაში მრავალ სექტორში მოქმედი ბიზნესებისთვის. ტექნიკური ექსპერტიზის შერწყმით კვლევითი და განვითარების შესაძლებლობებთან, ორგანიზაცია ეხმარება მომხმარებლებს წარმოების პროცესების გაუმჯობესებაში, პროდუქტის ხარისხის გაძლიერებაში და ოპერატიული ეფექტურობის გაზრდაში. მისი საქმიანობა ორიენტირებულია ინოვაციური გადაწყვეტილებების მიწოდებაზე, მდგრადი სამრეწველო პრაქტიკის მხარდაჭერაზე და ტექნოლოგიური და ბაზრის მოთხოვნების ევოლუციასთან ადაპტაციაზე. პროექტი ორიენტირებულია გამოსახულების ანალიზის პლატფორმის განვითარებასა და გაძლიერებაზე ხარისხის კონტროლისთვის ელექტროპლატირებისა და ზედაპირის დამუშავების პროცესებში. იგი იყენებს მანქანურ სწავლებას და კომპიუტერულ ხედვას დეფექტების ავტომატური გამოვლენის, გამოსახულების სეგმენტაციის, მახასიათებლების გაზომვისა და ექსპერტის საცნობარო მნიშვნელობებთან შედარების მიზნით, რაც უზრუნველყოფს ზუსტ, თანმიმდევრულ და ობიექტურ ხარისხის შეფასებას.

პასუხისმგებლობები

• შექმნას და დააყენოს AWS არქიტექტურა მლ პाइपლაინისთვის: გამოსახულების მიღება, ინფერენცია, გამოსახულების, მეტამონაცემების და შედეგების შენახვა.
• შექმნას CI/CD პाइपლაინები GitLab-ში აპლიკაციისა და მოდელის კომპონენტებისთვის.
• ინფრასტრუქტურის კოდად დანერგვა Terraform-ით.
• განვითარების, წინასწარი წარმოებისა და წარმოების განლაგების სამიზნეების დაყენება.
• ტესტირებისა და წინასწარი წარმოების გარემოების ავტომატური უზრუნველყოფა და კონტროლირებადი დემონტაჟი.
• სერვისების კონტეინერიზაცია და S3 და RDS ინტეგრაცია.
• პाइपლაინის მონიტორინგის, ჟურნალის და ოპერატიული ტრასირების დაყენება.
• ინფრასტრუქტურისა და განლაგების დოკუმენტირება ცოდნის გადაცემისთვის.

მოთხოვნები

• 5+ წლიანი გამოცდილება DevOps / ღრუბელში, AWS როგორც პირველადი ღრუბლოვანი პლატფორმა.
• პრაქტიკული გამოცდილება მლ მოდელების ან Python სერვისების AWS-ზე განლაგებაში, მათ შორის SageMaker, ინფერენციის საბოლოო წერტილები და საფეხურის ფუნქციები.
• გამოცდილება MLOps ინსტრუმენტებთან, მათ შორის MLflow ან მსგავსი გადაწყვეტილებები.
• პრაქტიკული გამოცდილება Terraform-ის გამოყენებაში რეალურ პროექტებში.
• გამოცდილება CI/CD პाइपლაინების მშენებლობასა და მართვაში GitLab CI-ის (GitHub Actions ასევე მისაღებია) გამოყენებით.
• გამოცდილება Docker-თან და კონტეინერის განლაგებასთან AWS-ზე, მათ შორის ECS, EKS ან Lambda.
• გამოცდილება S3 და RDS-თან მიწოდებულ გარემოში მუშაობისას.
• გამოცდილება მრავალგარემოს ინფრასტრუქტურის დაყენებასა და მართვაში, მათ შორის dev, pre-prod და prod.
• ინგლისური ენის დონე - Intermediate+ და ზემოთ.

სასიამოვნოა

• გამოცდილება ინფრასტრუქტურის შექმნისას ნულიდან ახალი პროდუქტებისთვის.
• გამოცდილება ჰიბრიდული ადგილობრივი და ღრუბლოვანი გარემოებით მუშაობისას.
• უსაფრთხოებისა და შესაბამისობის პრაქტიკის ცოდნა, მათ შორის ISO 27001 ან მსგავსი სტანდარტები.
• გამოცდილება GPU ინსტანციებთან მუშაობისა და ღრუბლოვანი ხარჯების მართვისას.

ანაზღაურება: 3600–5400 ევრო თვეში.