Младший инженер MLOps и AI платформ

Vəzifənin məqsədi

• Bu əməkdaş FinTech Lab MMC-də hazırlanmış AI tətbiqlərinin, model servis-lərinin və AI API-lərinin development, staging və production mühitlərində etibarlı, izlənilə bilən, təhlükəsiz və təkrarlana bilən şəkildə işləməsinə dəstək verir. AI Engineering Lead/Senior AI Engineer ilə birbaşa, DevOps & Infrastructure komandası ilə sıx əməkdaşlıqda çalışır.

Əsas vəzifə öhdəlikləri

• AI tətbiqlərini, model servis-lərini, FastAPI endpoint-lərini və background worker-ləri Docker image kimi paketləmək.
• Docker Compose və şirkətin deployment standartlarından istifadə edərək development, staging və production mühitlərinə yerləşdirmə proseslərində iştirak etmək.
• CI/CD pipeline-larında lint, test, container build, təhlükəsizlik yoxlaması və kontrollu release mərhələlərini qurmaq və dəstəkləmək.
• AI xidmətləri üçün health check, readiness check, structured logging, xəta izləmə və əsas metrikalar əlavə etmək.
• Gecikmə, xəta faizi, sorğu sayı, token/inference istifadəsi, model versiyası, prompt versiyası, xərc və keyfiyyət metrikalarının monitorinqini qurmaq.
• AI xidmətləri üçün alerting, dashboard və incident araşdırması proseslərində iştirak etmək.
• Dataset, model, prompt, konfiqurasiya və deployment artefaktlarının versiyalanmasına dəstək olmaq.
• Environment variables, API key-lər, token-lər, database şifrələri və digər secrets-lərin təhlükəsiz idarə olunmasına riayət etmək.
• Giriş səlahiyyətləri, data retention, audit log və müştəri/maliyyə məlumatlarının qorunması üzrə şirkət qaydalarının tətbiqinə dəstək olmaq.
• DevOps & Infrastructure komandası ilə compute, şəbəkə, reverse proxy, database bağlantısı, monitoring sistemi, backup və resurs planlaması üzrə işləmək.
• AI workload-ların performansı, gecikməsi, mövcudluğu və xərci üzrə optimallaşdırma təklifləri vermək.
• Release, rollback, incident və post-incident sənədləşməsində iştirak etmək.

Mütləq tələblər

Təhsil və təcrübə

• Kompüter Elmləri, İnformasiya Texnologiyaları, Software Engineering, DevOps, Data Science, Süni İntellekt və ya əlaqəli sahədə bakalavr təhsili, son kurs tələbəsi və ya ekvivalent praktik hazırlıq.
• 0–2 il təcrübə; internship, homelab, şəxsi deployment layihələri, open-source töhfələri, hackathon və ya GitHub/GitLab portfeli qəbul edilir.
• Docker-lə paketlənmiş və ya CI/CD ilə avtomatlaşdırılmış ən azı bir layihəni izah edə bilmək.

Sistem və proqramlaşdırma bacarıqları

• Linux command line üzrə baza bilik: fayl sistemi, permission-lar, proseslər, servis logları, şəbəkə yoxlamaları və environment variables.
• Python və ya Bash ilə avtomatlaşdırma skriptləri yazmaq bacarığı.
• Docker, Dockerfile, image, container, volume, network və Docker Compose anlayışları.
• Git, branch, merge, pull request, tag və release anlayışları.
• GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins və ya ekvivalent alətlərdən biri ilə CI/CD üzrə ilkin təcrübə.
• REST API, HTTP status code-lar, reverse proxy, TLS/HTTPS və API authentication barədə ilkin anlayış.
• PostgreSQL və ya digər relational database üzrə baza bilik.
• Log, metric, trace, alert, dashboard və incident anlayışları.
• Prometheus/Grafana, ELK/OpenSearch, Sentry və ya ekvivalent observability alətlərindən ən azı biri ilə ilkin tanışlıq.

AI/ML əməliyyatları üzrə biliklər

• Adi tətbiq monitorinqi ilə AI tətbiqi monitorinqi arasındakı fərqi anlamaq.
• Aşağıdakı AI-spesifik metrikaların əhəmiyyətini bilmək:
• Model və prompt versiyası.
• Input/output keyfiyyəti.
• Evaluation score və human feedback.
• Token istifadəsi və inference xərci.
• Sorğu gecikməsi və throughput.
• Error rate, timeout, retry və fallback.
• Model drift və data drift üzrə ilkin anlayış.
• Model, dataset, prompt və konfiqurasiya versiyalarının təkrarlana bilən deployment üçün vacibliyini anlamaq.
• CPU, RAM, disk, şəbəkə və GPU resurslarının AI workload-lara təsiri barədə baza anlayış.

Təhlükəsizlik və etibarlılıq

• Secrets-ləri source code-a yazmamaq və .env fayllarının təhlükəsiz idarə olunması.
• Least privilege, role-based access control, audit log və mühitlərin ayrılması anlayışları.
• Müştəri və maliyyə məlumatlarının loglarda, prompt-larda və test dataset-lərində nəzarətsiz görünməsinin risklərini anlamaq.
• Rate limiting, input validation, API authentication, TLS və backup/rollback prinsipləri barədə ilkin bilik.
• Production dəyişikliklərini test, approval, release və rollback mexanizmləri ilə aparmaq vərdişi.

Arzuolunan tələblər

• Nginx və ya digər reverse proxy ilə ilkin təcrübə.
• Kubernetes, Helm, k3s və ya container orchestration barədə baza bilik.
• Prometheus, Grafana, Loki, ELK/OpenSearch, Sentry və ya OpenTelemetry ilə praktiki təcrübə.
• MLflow, DVC, Weights & Biases, Hugging Face Hub və ya ekvivalent model/experiment tracking alətləri ilə tanışlıq.
• NVIDIA GPU, CUDA, vLLM, Ollama, ONNX Runtime, model quantization və ya inference server-ləri barədə ilkin təcrübə.
• GitHub Actions, GitLab CI və ya Jenkins pipeline-ları yazmaq təcrübəsi.
• Terraform, Ansible və ya digər Infrastructure-as-Code alətlərindən biri ilə ilkin tanışlıq.
• AWS, Azure, GCP və ya digər cloud platformasında VM, storage, container registry və monitoring ilə ilkin təcrübə.
• PostgreSQL backup/restore, connection pooling və performans monitorinqi barədə ilkin anlayış.
• Fintech, data privacy, audit tələbləri və ya təhlükəsizlik yönümlü sistemlərdə iş təcrübəsi.

Şəxsi keyfiyyətlər

• Sistemli düşüncə və problemləri log, metric və reproduksiya yolu ilə araşdırmaq bacarığı.
• Stabil, izlənilə bilən və dəstəklənə bilən sistemlər qurmağa diqqət.
• Təhlükəsizlik, məxfilik və dəyişiklik riskinə məsuliyyətli yanaşma.
• Dokumentasiya, handover və incident report yazmağa həvəs.
• Komandada əməkdaşlıq, rəy qəbul etmə və mentorluq altında inkişaf istəyi.
• Təzyiq altında problemi prioritetləşdirmək və vaxtında eskalasiya etmək bacarığı.

İş barədə məlumat:

• Əmək haqqı: Namizədin bilik, bacarıq və iş təcrübəsinə uyğun olaraq müəyyən edilir.
• İş yeri: Bakı, Nərimanov ray., Fəxrəddin Musayev küç., 10A.
• Komfortlu ofis şəraiti, müasir tələblərə uyğun idarəetmə sistemi, mehriban komanda
• 5 günlük iş qrafiki: I-V-ci günlər 09:00-18:00

CV-lərinizi “Kiçik MLOps və AI Platforma Mühəndisi” başlığı altında Müraciət et düyməsində qeyd olunan elektron poçt ünvanına göndərməyiniz xahiş olunur.

Qeyd: Növbəti mərhələ üçün yalnız vakansiyanın tələblərinə uyğun olan namizədlər ilə əlaqə saxlanılır