Т1
вчера

mlops engineer

выше рынка на 7,8%
вакансия 248 600 ₽
в среднем 230 650 ₽
мэтч
Добавь резюме в профиле, чтобы видеть % мэтча с вакансией

сопроводительное письмо

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

описание

Команда занимается внедрением ML-решений и обеспечивает жизненный цикл моделей на этапе вывода в продакшен.

задачи

  • Контейнеризировать ML-модели с Docker и разворачивать в Kubernetes кластерах
  • Настраивать и управлять оркестрацией ML-пайплайнов через Apache Airflow
  • Обеспечивать масштабируемость и отказоустойчивость ML-сервисов в on-premise средах
  • Подключать сервисы к системам мониторинга и журналирования
  • Анализировать и устранять инциденты в работе ML-сервисов на третьей линии поддержки
  • Оптимизировать использование вычислительных ресурсов и автомасштабирование рабочих нагрузок
  • Разрабатывать интеграции между ML-сервисами через REST API и Kafka
  • Создавать автоматизированные пайплайны для обработки данных, feature engineering и тестирования моделей
  • Внедрять Infrastructure as Code для управления ML-инфраструктурой

требования

  • Глубоко владеете Python (от 3 лет) и понимаете принципы production-ready кода
  • Есть опыт контейнеризации с Docker и оркестрации с Kubernetes для ML-моделей
  • Уверенно работаете с Apache Airflow для ML-пайплайнов
  • Понимаете построение CI/CD пайплайнов для ML-решений (GitLab CI, GitHub Actions)
  • Умеете работать с системами мониторинга (Prometheus, Grafana) и централизованным логированием
  • Будет плюсом понимание жизненного цикла ML-проектов, feature store, базовые знания машинного обучения, Apache Spark, Hadoop, MLflow, ZenML, векторные базы данных для RAG-приложений

условия

  • Работа с современными технологиями на переднем крае MLOps
  • Участие в проектах полного цикла от исследований до продакшена
  • Возможность влиять на архитектурные решения и выбор стека
  • Глубокое погружение в MLOps-практики с опытными коллегами
  • Участие в конференциях и обучающих программах по ML-технологиям
  • Работа с реальными production ML-сервисами
  • Доступ к современной инфраструктуре и вычислительным ресурсам
  • Поддержка инициатив по новым технологиям и улучшению процессов

прозрачные зарплаты в IT

Анонимные данные по зарплатам и грейдам

Посмотреть
График динамики зарплат
Откликнуться Добавить в отклики