MLOps-инженер с сильным платформенным и DevOps-бэкграундом Опыт запуска и эксплуатации ML-систем в production: антифрод, рекомендательные системы, RAG/агенты. Фокус: data pipelines, ML-инфраструктура, Kubernetes, observability, scale.