Kiçik MLOps və AI Platforma Mühəndisi - Fintech Lab MMC

Location: Bakı

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