К вакансиям
DevOps инженер

MLOps DevOps Engineer Senior Remote

ID: 35479
23 часа назад
Активна
Selecty (КА)
Россия
300 000 ₽ - 400 000 ₽

Требуемый опыт

От 3 до 6 лет

Формат работы

Удаленная работа

📄 Оригинальный текст вакансии

#mlops #devops #senior #вакансия #удаленка #россия Должность: Senior MLOps / DevOps Engineer Компания: Selecty (КА) Локация и формат: удалёнка по РФ 📍 Зп 💳: 300 000 — 400 000 ₽ net по ТК (по ИП выше) Проект связан с развитием централизованной MLOps-инфраструктуры банка. Команда строит единую экосистему для разработки, обучения, деплоя и сопровождения моделей машинного обучения. В зоне ответственности — полный цикл работы с ML: от среды разработки до production и масштабирования решений (включая AutoML, LLMOps и AI-сервисы). Основные направления: — Среда разработки моделей и пайплайны train/inference — Среда исполнения моделей и delivery-пайплайны — Платформа немодельных сервисов — Feature Store — AutoML и внутренняя платформа для аналитиков — A/B тестирование — RAG / LLMOps — AI-система обработки документов Технологический стек: JupyterHub, Airflow, Argo Workflows, MLflow, Seldon Core, Python, Hadoop (Spark, HDFS), Docker, Kubernetes / OpenShift, Longhorn, Jenkins, Kafka, Redis, PostgreSQL ⭐️Обязанности: — Развёртывание и конфигурация инфраструктурных компонентов MLOps-платформы — Разработка и адаптация пайплайнов (AutoML, LLM, CV и др.) — Построение и развитие CI/CD процессов для ML — Создание и поддержка инструментов для работы с ML-моделями — Масштабирование ML-инфраструктуры и сервисов — Поддержка полного жизненного цикла моделей (train → deploy → monitoring) — Оптимизация производительности и стабильности систем — Взаимодействие с командами DS, разработки и аналитики ✅ Требования: — Опыт DevOps от 3 лет — Опыт в MLOps / ML-инфраструктуре от 1 года — Уверенные знания Docker, Kubernetes, Helm — Опыт работы с CI/CD (Jenkins / GitLab CI) — Хорошее владение Python — Опыт работы с Airflow, MLflow, JupyterHub, Seldon — Опыт администрирования Kubernetes от 2 лет — Практика работы с Hadoop, Spark, Kafka, ELK — Понимание архитектуры ML-систем и их масштабирования *️⃣ Будет плюсом: — Опыт работы с LLM / LLMOps — Опыт работы с GPU / CUDA — Опыт построения платформенных ML-решений — Опыт работы с высоконагруженными распределёнными системами 🔥Условия: -ДМС со стоматологией -Компенсация фитнеса -Скидки на курсы английского (Skyeng) и в кино -Индексация зарплаты -Современная техника для работы -IT-аккредитация Присылай резюме - @alinarood✉️ alina.olenich@selecty.ru

🛠 Навыки

Apache Airflow
Apache Kafka
Apache Spark
Argo Workflows
CI/CD
Docker
GitLab CI
Hadoop
HDFS
Helm
Jenkins (tools for software configuration management)
JupyterHub
Kubernetes
Longhorn
MLflow
Openshift
PostgreSQL
Python (computer programming)
Redis
Seldon Core

🎯 Домены

AI
AutoML
Fin-tech
LLMOps
ML

🤖 ИИ навыки

Apache Airflow
Apache Kafka
architecture regulations
database management systems
DevOps
Hadoop
Jenkins (tools for software configuration management)
JupyterHub
manage ICT virtualisation environments
MLflow
operating systems
Python (computer programming)
Spark
use scripting programming

* Навыки определены автоматически с помощью нейросети

🤖 ИИ домены

Artificial Intelligence
AutoML
Banking
Cloud Computing
Data Science
Financial Services
IT Infrastructure
LLMOps
Machine Learning
Software Development

* Домены определены автоматически с помощью нейросети

📢 Информация о публикации

🔗 Оригинальные посты (1)