mlops

Добавь резюме в профиле, а нейросеть определит твою категорию. Затем ты сможешь генерировать сопроводительные письма для вакансий этой категории

Одна из крупнейших международных трейдинговых компаний, представленная в России (команда более 350 специалистов) и за рубежом — в ключевых деловых центрах, включая Дубай, Гонконг, Сингапур и Стамбул. Клиент существует на рынке порядка 15 лет и имеет стабильно высокие финансовые показатели.

• Поддерживать и развивать ИИ-инфраструктуру.
• Создавать и поддерживать ML-пайплайны.
• Развертывать модели.
• Мониторить модели в продакшене, в т.ч. Data Drift и Model Drift.
• Внедрять CI/CD/MLOps.

• Опыт работы с LLM-моделями (vLLM, Ollama и т.п.).
• Продвинутая оптимизация инференса ML/LLM моделей (Quantization Aware Training, Post Training Quantization, PV Tuning и др.).
• Опыт построения online/offline Feature Store собственными силами, либо с помощью готовых решений: Feast, Tecton.
• Опыт работы с online/offline надежным и быстрым векторным поиском (Qdrant, LanceDB).
• Опыт написания пайплайнов / оптимизации запросов на Spark под экосистемой Hadoop.
• Опыт интеграции внешних систем API, FASTAPI, MCP.
• Понимание архитектуры RAG и работы с embedding-моделями.
• Навыки настройки Prometheus/Grafana, анализа метрик производительности.
• Уверенные знания Kubernetes, Docker.
• Понимание принципов RBAC, изоляции данных.

• Полностью удалённый формат работы или офис в Москве (офис в центре).
• Конкурентный оклад.
• ДМС.
• Вся необходимая техника.
• Минимум бюрократии, живое общение, быстрый рост внутри компании.
• Измеримый результат труда — возможность реально влиять на бизнес.
• Работа с настоящими профессионалами рынка финансовой торговли.