.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
334 000 ₽
в среднем
343 399 ₽
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
Команда AI-Hub Блока Финансы создает и поддерживает инфраструктуру для разработки, хранения и исполнения AI-агентов и ML-моделей. Команда обеспечивает централизованные сервисы для работы с GigatChat, API для взаимодействия с AI-агентами и современные инструменты разработки, соответствующие требованиям архитектуры и кибербезопасности Сбера.
задачи
- Разрабатывать и поддерживать конвейеры автоматизации для развертывания ML-моделей и AI-агентов (Jenkins → ArgoCD);
- Создавать инструменты самообслуживания для вывода моделей в продакшн;
- Настраивать и поддерживать Helm-чарты, Kubernetes-манифесты, service mesh и системы балансировки нагрузки;
- Подключать ML-сервисы с корпоративной инфраструктурой (Kafka, базы данных, системы авторизации);
- Писать скрипты для автоматизации рутинных операций (Groovy, Python);
- Обеспечивать работоспособность тестовых стендов и quality gate.
требования
- Умение выводить online ML-сервисы (REST API) и пакетные ML-пайплайны (Hadoop, PySpark);
- Глубокое понимание оркестрации контейнеров, deployment-стратегий, service mesh в Kubernetes и Helm;
- Опыт работы с Docker и практиками контейнеризации;
- Практический опыт с PostgreSQL, OpenSearch, Redis, Kafka;
- Опыт разработки сервисов на Python (FastAPI и др.);
- Опыт работы с Jenkins и/или ArgoCD, понимание pipeline-as-code;
- Готовность работать с инфраструктурой, кодом и процессами одновременно;
- Будет плюсом опыт работы с векторными базами данных (Chroma, Elasticsearch, аналоги), практика GitOps и управление инфраструктурой через Git, опыт разработки microservices architecture для ML-приложений, понимание принципов MLOps и LLM Ops, опыт работы с Big Data инфраструктурой в корпоративном секторе, написание и поддержка технической документации.
условия
- Ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус;
- Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
- Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития;
- Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа;
- Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ;
- Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров;
- Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
навыки
