.svg)
.svg)
Добавьте резюме в профиль, чтобы сгенерировать временное CV под эту вакансию
Если просят войти через iCloud, отправить коды из SMS, запустить код, что-то установить, перевести деньги или сделать что угодно, связанное с деньгами, не соглашайтесь: это признаки мошенничества.
сегодня
mlops engineer
в пределах рынка
вакансия
217 000 ₽
в среднем
227 578 ₽
мэтч
Добавь резюме в профиле, чтобы видеть % мэтча с вакансией
генерация резюме
сопроводительное письмо
Добавь резюме в профиле, а нейросеть определит твою категорию. Затем ты сможешь генерировать сопроводительные письма для вакансий этой категории
описание
Aston — аккредитованная аутсорсинговая IT-компания, работающая с 2007 года. Разрабатывает программное обеспечение и IT-решения в сферах Finance, Healthcare, eCommerce, IoT, Media, Big Data, ML и многом другом. Заказчик разрабатывает инновационные решения для цифровизации бизнеса, работает с ведущими компаниями финансового сектора и предлагает комплексные решения для фронт- и бэк-офиса, финтех-продукты и системы работы с большими данными.
задачи
- Проводить контейнеризацию ML-моделей с использованием Docker и развертывать 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;
- Разрабатывать интеграции между ML-сервисами через REST API и системы обмена сообщениями (Kafka);
- Создавать автоматизированные пайплайны для обработки данных, feature engineering и тестирования моделей;
- Внедрять Infrastructure as Code подходы для управления ML-инфраструктурой.
требования
- Опыт работы в промышленной разработке в роли MLOps Engineer от 2,5 лет;
- Отличные знания Python, опыт работы с FastAPI, asyncio, Kafka, S3;
- Опыт написания production-сервисов;
- Знания Kubernetes: Helm, HPA, GPU-поды, probes, умение деплоить и скейлить модель;
- Знания Airflow, опыт написания DAG'ов для ML-пайплайнов;
- Знания Prometheus, Grafana, ELK/Loki;
- Опыт работы с Docker.
условия
- Оформление по ТК РФ;
- Проекты от топовых компаний;
- ДМС со стоматологией;
- Частичная компенсация спорта, sick-days, оплачиваемый бенч, компенсация коворкинга;
- Прозрачная система Performance Review и ментор на все время работы;
- Поэтапная система адаптации;
- Доплаты за менторство, ревью проектов и участие в профактивностях;
- Корпоративный портал для обучения, технические митапы и конференции;
- Корпоративы, тимбилдинги, детские праздники и мастер-классы.
навыки
