Kiçik MLOps və AI Platforma Mühəndisi

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