К вакансиям
ML Engineer

MLOps Engineer Middle/Senior

ID: 18947
2 часа назад
Активна
Selecty
Россия
200 000 ₽ - 310 000 ₽

Тип занятости

Полная занятость

Формат работы

Полный день

📞Способы связи

📄 Оригинальный текст вакансии

Публикатор: Алина Оленич Обсуждение: @devops_jobs #вакансия #MLOps #MachineLearning #Python #DataScience #AI #Backend #Hadoop #PySpark #Airflow #Kubernetes #PostgreSQL #FastAPI #Career #ITJobs #Tech #MLSystemDesign #RAG #LLM #MLPlatform #BankingJobs #PythonDev #DataEngineering #TechCareers MLOps (банк) Стрим занимается разработкой моделей машинного обучения для сегментов малого, среднего и крупного бизнеса. Разработка ведется «под ключ»: сбор и подготовка данных, построение моделей и их внедрение в PROD. Компания: Selecty (КА) Зарплата: 200 000 – 310 000 ₽ на руки (зависит от грейда) Формат: только ТК РФ \Стек технологий: Python, Jupyter Hub, Git, Apache Airflow, Hadoop, PySpark, aiohttp, FastAPI, PostgreSQL, S3, Jenkins, Kubernetes Библиотеки для ML: Sklearn, XGBoost/LGBM/CatBoost, PyTorch/TensorFlow, NLTK, OpenCV, LLM и другие Обязанности: Проектирование и реализация ML-решений для промышленного применения Адаптация моделей под инфраструктуру и оптимизация для повышения производительности (inference) Выстраивание MLOps и CI/CD процессов Развитие инструментов ML-платформы Участие в системном анализе и обсуждении требований заказчика Исследование и внедрение решений для управления жизненным циклом ML-моделей Развертывание ПО на тестовых и продуктивных средах Требования: Обязательное высшее образование Обязательное наличие военного билета или приписного Опыт backend-разработки на Python, включая асинхронное программирование Опыт работы с реляционными базами данных Понимание принципов работы web: HTTP, REST Уверенное владение инструментами: Git, менеджеры зависимостей, линтеры, type-checker Понимание CI/CD, опыт работы с Docker и Kubernetes Будет плюсом: Опыт работы с Hadoop, PySpark, Airflow Опыт работы с очередями, S3, Redis, Celery Опыт проектирования отказоустойчивых и масштабируемых систем Знание и применение принципов System Design и ML System Design Опыт работы с Large Language Models, RAG-сервисами, агентами Условия Оформление по ТК РФ ДМС (включая стоматологию) Компенсация фитнеса Скидки на обучение английскому языку (Skyeng) Индексация заработной платы Современная техника для работы IT-аккредитация компании Откликнуться - @alinarood

🛠 Навыки

Apache Airflow
CatBoost
FastAPI
Hadoop
Jenkins (tools for software configuration management)
Jupyter Hub
LGBM
LLM
manage ICT virtualisation environments
NLTK
OpenCV
PostgreSQL
PySpark
Python (computer programming)
PyTorch
S3
sklearn
TensorFlow
tools for software configuration management
XGBoost

🎯 Домены

Artificial Intelligence
Banking
Data Science
Machine Learning

🤖 ИИ навыки

Apache Airflow
Computer Vision
Docker
FastAPI
Hadoop
HTTP
Jenkins (tools for software configuration management)
Jupyter Hub
manage ICT virtualisation environments
ML (computer programming)
PostgreSQL
project configuration management
PySpark
Python (computer programming)
RAG
Redis
REST
software components libraries
System Design
tools for software configuration management

* Навыки определены автоматически с помощью нейросети

🤖 ИИ домены

Artificial Intelligence
Backend Development
Banking
Data Science
Machine Learning
MLOps

* Домены определены автоматически с помощью нейросети

📢 Информация о публикации