Шукаємо досвідченого фахівця, який має глибоку експертизу із AWS та їх сервісами + Python, ідеально — із досвідом розробки та впровадження інфраструктури та інтеграції ML-моделей. Ця роль в команді відкривається вперше, тому вимагає від фахівця високого рівня відповідальності та leadership/ownership всіх процесів.
Компанія: MarTech компанія, 10+ років на ринку
Продукт: Платформа, яка допомагає банкам і фінансовим установам оптимізувати роботу з клієнтами через інноваційні рішення у сфері логістики, маркетингу та AI. Щотижня ми відправляємо близько 1 млн фізичних листів у США, допомагаючи власникам іпотек економити на рефінансуванні та поліпшувати свої фінансові умови.
Сьогодні ми активно впроваджуємо AI та ML-технології для автоматизації процесів та підтримки роботи loan officers у банках.
Команда: Україна і США. В Україні розробка та R&D — 10 людей.
Формат: віддалено
English: B1-B2
Наш інфраструктурний стек на сьогодні: AWS (EC2, S3, ECS, RDS, Lambda, SageMaker, Bedrock), AWS CDK, Docker, Kubernetes, Python, Datadog, Infrastructure as Code, GitHub Actions
Очікуваний досвід
Досвід у ролі DevOps / Infrastructure Engineer з глибоким знанням AWS та Python від 5-ти років
Досвід із сервісами Amazon: Lambda, EC2, S3, CloudWatch
Бажано — досвід роботи з AWS Cloud Development Kit
Досвід роботи з Docker, Kubernetes та ECS
Terraform or CloudFormation
Перевага — досвід з ML-інфраструктурою (SageMaker, Bedrock), але не обов’язково
Досвід побудови інфраструктури з нуля (R&D)
Вміння працювати автономно, ініціативність, досвід у невеликих командах без жорсткого менеджменту
По завданнях:
Розробка та автоматизація інфраструктури
Проєктування, налаштування та управління інфраструктурою AWS (AWS CDK, CloudFormation)
Побудова безпечних, масштабованих і оптимізованих за вартістю рішень для ML та аналітики
Робота з сервісами AWS: EC2, ECS, Lambda, S3, RDS, SageMaker, Bedrock
Дотримання найкращих практик безпеки, відповідності та відновлення після збоїв
2. CI/CD та автоматизація деплойменту
Створення та підтримка CI/CD-пайплайнів (CodePipeline, CodeBuild, GitHub Actions або подібні)
Автоматизація тестування, деплойменту та rollback-процедур
3. Контейнеризація та оркестрація
Створення та підтримка Docker-контейнерів для мікросервісів та ML-додатків
Деплоймент у ECS або Lambda (контейнерні середовища)
Автоматизація збірки, версіонування та управління артефактами
4. Підтримка ML та MLOps
Співпраця з ML-інженерами для розгортання та моніторингу моделей у SageMaker
Інтеграція інфраструктури для препроцесингу, інференсу та повторного тренування моделей
Налаштування моніторингу продуктивності моделей, логування та метрик
5. Моніторинг та спостережуваність
Налаштування моніторингу та алертингу (CloudWatch, Datadog)
Проактивне виявлення та усунення проблем з інфраструктурою та продуктивністю
6. Співпраця та документація
Робота разом з командами розробки, ML та аналітики для впровадження DevOps-практик
Підтримка та оновлення документації щодо інфраструктури та деплойментів
Участь у код-рев’ю та обговореннях архітектури
Очікувані результати у перший період (3–6 місяців)
Повністю зняти інфраструктурне навантаження з ML-інженера
Розібратися з поточними підходами DevOps у компанії, синхронізуватися з командою
Побудувати з нуля та менеджити інфраструктуру для ML-проєктів
Впроваджувати нові AI/Cloud сервіси за необхідності
Забезпечити стабільну роботу інфраструктури без постійного менеджменту зверху
Що ми пропонуємо:
Формат: Remote, гнучкий графік з 2–3 годинами обов’язкового перетину (16:00–19:00)
Тип зайнятості: ФОП
Локація: Тільки кандидати з України, які знаходяться в Україні
