20 окт

Cloud engineer for MLOps

ориентир по рынку
вакансия зп не указана
в среднем 324 200 ₽
Загрузи резюме, чтобы видеть мэтчи с вакансиейЗагрузи резюме, чтобы видеть мэтч с вакой

подготовься к отклику

ai-инструменты

Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузи резюме

Рекламный баннер: ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ЦЕНТР НАЦИОНАЛЬНЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ"
О рекламодателе
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ЦЕНТР НАЦИОНАЛЬНЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ"
ИНН: 9704271170

описание

We are seeking a talented Cloud Engineer to join our growing team and play a crucial role in productionizing machine learning solutions for our clients. As a Cloud Engineer at HCON, you will be responsible for designing, implementing, and maintaining scalable cloud infrastructures that support robust MLOps pipelines.

задачи

  • designing, implementing, and maintaining scalable cloud infrastructures that support robust MLOps pipelines
  • building and optimizing cloud-native architectures using modern DevOps practices, container orchestration, and infrastructure-as-code principles
  • You'll collaborate closely with our data scientists and MLOps specialists to create seamless deployment workflows that bridge the gap between model development and production deployment.

требования

  • Strong experience with major cloud platforms (AWS, Azure, or GCP)
  • Proficiency in Infrastructure-as-Code tools (Terraform, CloudFormation, or Pulumi)
  • Hands-on experience with container technologies (Docker, Kubernetes)
  • Knowledge of CI/CD pipelines and DevOps practices
  • Experience with monitoring and logging solutions (Prometheus, Grafana, ELK stack)
  • Scripting skills in Python, Bash, or similar languages
  • Strong problem-solving abilities and analytical thinking
  • Excellent communication skills in English
  • Collaborative mindset and ability to work in cross-functional teams
  • Passion for learning new technologies and staying current with industry trends
  • Будет плюсом: Experience with MLOps tools and workflows (MLflow, Kubeflow, or similar); Knowledge of data pipeline orchestration tools (Airflow, Prefect); Understanding of machine learning model deployment patterns; Experience with service mesh technologies (Istio, Linkerd); Familiarity with security best practices in cloud environments; German is a plus

условия

  • Условий в вакансии нет

Если просят выйти из iCloud, прислать код из SMS, запустить или установить что-то, перевести деньги — не соглашайся: это мошенничество.

Если просят выйти из iCloud, прислать код из SMS, запустить или установить что-то, перевести деньги — не соглашайся: это мошенничество.