.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
ниже рынка на 7,3%
вакансия
314 000 ₽
в среднем
338 764 ₽
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
Работа только через ИП
Описания нет
задачи
- Администрировать ML-инфраструктуру: поддерживать и масштабировать Kubernetes-кластеры с GPU-нодами, разворачивать и оптимизировать сервисы инференса (vLLM, LightLLM);
- Развивать CI/CD: проектировать и улучшать пайплайны в GitLab CI/CD, ускорять сборки;
- Автоматизировать рутину: заменять ручные операции на сценарии, разрабатывать ботов и агентов для поддержки команды;
- Заниматься MLOps: автоматизировать жизненный цикл ML-моделей от обучения и тестирования до деплоя и мониторинга дрейфа данных;
- Настраивать observability: комплексное логирование, мониторинг и алертинг (Prometheus, Grafana, OpenSearch) для всех компонентов системы;
- Поддерживать инфраструктуру: администрировать серверы команды, обеспечивать отказоустойчивость и безопасность;
- Интегрировать агентские системы: участвовать в разработке, интеграции и деплое автономных агентных систем и LLM-приложений.
требования
- Опыт коммерческого администрирования Linux и управления производственными кластерами Kubernetes;
- Уверенное владение Helm (написание чартов, управление релизами);
- Продвинутый опыт построения и поддержки пайплайнов CI/CD (GitLab CI/CD или аналоги);
- Понимание принципов безопасности: опыт работы с Keycloak/OAuth2, управление секретами через Vault;
- Глубокие знания в области observability: стек Prometheus/Grafana, OpenSearch;
- Навыки написания скриптов для автоматизации (Python, Bash);
- Будет плюсом опыт поддержки и администрирования Big Data-сервисов (Trino, Airflow, ClickHouse, Kafka, Hadoop, Redis), разработка внутреннего тулинга и утилит на Python, оптимизация работы GPU в Kubernetes (device plugins, мониторинг VRAM, планирование задач) и знание принципов работы LLM и фреймворков для их обслуживания.
условия
- Работа только через ИП.
навыки
