Опис проєкту:Шукаємо спеціаліста для завершення розробки та автоматизації MLOps-циклу. На даний момент ми маємо реалізований Proof of Concept (PoC), що охоплює перші два етапи. Нам потрібен досвідчений інженер, який перевірить існуючі напрацювання на відповідність Best Practices та допоможе вивести систему на рівень Production. Обсяг робіт (Scope of Work): Частина 1: Технічний аудит та ревізія (Етапи 1–2) Review & Fix: Необхідно проаналізувати поточне High-Level Design (HLD) та існуючу контейнеризацію (Docker, API на Flask/FastAPI, Airflow DAGs). Якщо архітектура або код потребують виправлень для подальшого масштабування — внести відповідні корективи. Перевірити інтеграцію з MLflow та коректність логування в S3/MinIO. Частина 2: Реалізація продуктових етапів (Етапи 3–4) Етап 3 (Managed Serving): Перенесення системи на керовану платформу (SageMaker / Databricks / Kubeflow). Побудова Training Pipeline з автоматичною реєстрацією моделей та перевіркою метрик перед деплоєм (Conditional Step). Налаштування моніторингу дрифту даних (Evidently). Етап 4 (CI/CD & IaC): Повна автоматизація через GitHub Actions. Опис інфраструктури (Terraform). Налаштування алертингу (SLO) та реалізація стратегії Zero-downtime розгортання (Blue/Green або Canary). Вимоги: Глибока експертиза в MLOps (Docker, Airflow, MLflow). Досвід роботи з Terraform та хмарними платформами. Здатність аргументувати архітектурні виправлення.