Lead ML & Data Engineer (AI-инфраструктура и симуляция)

О нашем проекте

Мы работаем над системой управления доходами (RMS). Наши клиенты - российские авиакомпании.

Задача роли

С нуля спроектировать и запустить инфраструктуру данных, вычислений и симуляции для обучения и эксплуатации RL-агента в задачах управления доходами. Обеспечить производительность, отказоустойчивость и воспроизводимость.

Зоны ответственности

• Симулятор рынка. Проектирование и разработка высокопроизводительного симулятора бронирований: модели спроса/эластичности, сезонность, внешние шоки, поведение пользователей.
• Data-платформа. Надёжные batch/stream пайплайны из множества источников (PSS, продажи, веб-аналитика, конкуренты), контроль качества данных.
• MLOps. Полный цикл обучения/деплоя: артефакты, версии, оркестрация, воспроизводимость; интеграция симулятора в CI/CD.
• Инфраструктура. Kubernetes-кластер, мониторинг, логирование, безопасность, автоскейлинг; SLO по пропускной способности и задержкам.
• Производительность. Профилирование узких мест, оптимизация CPU/GPU/памяти/хранилищ; обеспечение low-latency для онлайн-принятия решений.

Ожидаемые результаты (12 месяцев)

• Промышленный симулятор с валидированными метриками реализма и производительности.
• Конвейер данных с SLA, каталогом датасетов и тестами качества.
• MLOps-платформа «кнопка-деплой» для моделей и политик RL.

Требования

• Опыт построения платформ данных и ML-инфраструктуры в проде.
• Распределённые вычисления и стриминг (Spark, Kafka/аналоги).
• Kubernetes/Docker, CI/CD (GitLab CI), мониторинг (Prometheus).
• Понимание требований к симуляторам и нагрузочному тестированию.
• Системный дизайн, документация, эксплуатационные практики (SLA/SLO/On-call).