mlops engineer

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

Команда разрабатывает внутреннюю корпоративную LLM-платформу для автоматизации процессов, поддержки сотрудников и повышения эффективности взаимодействия с данными. В задачи входит создание чат-ассистентов, RAG-поиска, генерации текстов и изображений, интеграция с системами компании и обеспечение контроля и мониторинга.

• Развертывать и поддерживать LLM-платформу в Kubernetes (Helm, Terraform, K8s Operators);
• Настраивать CI/CD для ML/AI сервисов (обучение, inference, data pipelines);
• Автоматизировать ML workflow в Kubeflow;
• Настраивать и поддерживать мониторинг моделей (latency, drift, cost metrics);
• Управлять пайплайнами данных для обучения и inference (Kafka, DataLake, S3, векторные БД);
• Оптимизировать работу GPU-кластера (распределённое обучение, эффективное использование ресурсов);
• Обеспечивать безопасность и комплаенс: изоляцию сред, контроль доступа, логирование.

• Опыт работы с Kubernetes и облачными/on-prem кластерами;
• Знание Python и инструментов MLOps (Kubeflow, Airflow);
• Опыт настройки CI/CD (Jenkins);
• Опыт работы с системами хранения и векторными БД (Weaviate/Qdrant/PGVector);
• Знания в области мониторинга и логирования (Prometheus, Grafana, ELK, OpenTelemetry).

• Срок проекта: 6 месяцев +;
• Оформление: только ИП.