.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
выше рынка на 12,0%
вакансия
361 000 ₽
в среднем
322 361 ₽
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 разрабатывает и поддерживает инфраструктуру платформы искусственного интеллекта на базе Kubernetes, GPU-нод, storage, сетей и безопасности для on-prem и облака.
задачи
- Проектировать, разворачивать и развивать инфраструктуру платформы ИИ (Kubernetes-кластеры, GPU-ноды, storage, сети, безопасность);
- Строить и поддерживать CI/CD/CT-пайплайны для ML-моделей и сервисов от артефакта до продакшн-инференса с откатами и канареечными релизами;
- Интегрировать и эксплуатировать LLM/ML-сервисы для внутренних команд и рыночных внедрений, упаковывать модели в сервисы, настраивать autoscaling, SLA, observability;
- Настраивать мониторинг и алертинг по инфраструктуре и моделям (метрики ресурсов, latency, ошибки, дрейф данных), реагировать на инциденты, участвовать в post-mortem;
- Автоматизировать ML-пайплайны: подготовка данных, обучение, переобучение, регистрация моделей, управление версиями и окружениями;
- Поддерживать внедрения у клиентов: тиражировать платформенные компоненты, адаптировать инфраструктуру под контур заказчика, участвовать в performance-оптимизации и cost-cutting (GPU/CPU).
требования
- Высшее образование;
- Опыт работы 5+ лет;
- Глубокое понимание жизненного цикла ML-модели от экспериментов до продакшн-инференса и мониторинга;
- Уверенный Linux, сетевые основы, безопасность, работа с контейнерами и оркестраторами;
- Опыт построения CI/CD-пайплайнов для сервисов и ML-артефактов (Docker-образы, модели, данные);
- Английский от B2;
- Будет плюсом опыт с LLM/GenAI-платформами (vLLM, TGI, Hugging Face, Triton/ONNX Runtime, оптимизация инференса), feature store, model registry, ML-pipelines (Kubeflow, MLflow, Airflow, Argo Workflows), работа в гибридной инфраструктуре (on-prem + облака вроде T1 Cloud, VK Cloud, Yandex Cloud), понимание cost-оптимизации (FinOps для GPU/CPU, автобалансировка).
условия
- Условий в вакансии нет
навыки
