DevOps инженер
Lead SRE MLOps DevOps Engineer Remote
ID: 41580
5 часов назад
Активна
Selecty (КА)
Россия
400 000 ₽ - 450 000 ₽
Требуемый опыт
От 3 до 6 лет
Формат работы
Удаленная работа
📞Способы связи
📄 Оригинальный текст вакансии
#sre #mlops #lead #fintech #вакансия #россия
Должность: Lead SRE / MLOps / DevOps
Компания: Selecty (КА)
Локация и формат: удаленно по РФ 📍
Зп 🪙: : 400 000 — 450 000 ₽ net (ТК / ИП)
Проект — развитие централизованной MLOps-экосистемы крупного банка.
Команда отвечает за платформу полного цикла работы с ML-моделями — от разработки до эксплуатации.
В рамках платформы:
Среда разработки моделей (train / inference пайплайны)
Среда исполнения моделей
Платформа доставки
Feature Store
AutoML и внутренняя ML-платформа для аналитиков
A/B тестирование
RAG / LLMOps
Системы обработки документов с использованием ИИ
☄️Чем предстоит заниматься:
Развитие и ответственность за observability стек платформы и смежных решений
Роль связующего звена между командами разработки, инфраструктуры и сопровождения
Создание и развитие инструментов для работы в едином ML-контуре (совместно с dev-командами)
Масштабирование ML-платформы и инфраструктурных решений
Участие в развитии централизованной MLOps-экосистемы
Повышение надежности, отказоустойчивости и прозрачности систем
⭐️Ожидания от кандидата:
Опыт SRE / DevOps от 3+ лет
Опыт работы с MLOps / ML-инфраструктурой от 1 года
Уверенное администрирование Kubernetes (от 2 лет)
Опыт работы с CI/CD (Jenkins / GitLab CI), Docker, Helm
Знание Python
Опыт работы с инструментами MLOps:
Airflow, MLflow, Argo Workflows, JupyterHub, Seldon, KServe, CUDA
Опыт работы с big data стеком:
Hadoop, Spark, Kafka, ELK
🛠 Стек:
Kubernetes, Docker, Helm, Jenkins / GitLab CI, Python
Airflow, MLflow, Argo, Seldon, KServe, JupyterHub
Hadoop, Spark, Kafka, ELK
ML pipelines, Feature Store, AutoML, RAG / LLMOps
🔥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✉️
🛠 Навыки
Apache Airflow
Apache Kafka
Argo Workflows
CUDA
Elasticsearch
Hadoop
Jenkins (tools for software configuration management)
JupyterHub
Kibana
Kserve
Logstash
manage ICT virtualisation environments
MLflow
project configuration management
Python (computer programming)
Seldon
Spark
use scripting programming
🎯 Домены
AI
DevOps
Fin-tech
MLOps
🤖 ИИ навыки
Apache Maven
Apache Tomcat
augmented reality
clear pipelines
Computer Vision
coordinate electricity generation
database management systems
Deep Learning
develop revenue generation strategies
develop store design
ensure store security
features of sporting equipment
graphics editor software
Hadoop
improve customer traveling experiences with augmented reality
Jenkins (tools for software configuration management)
Machine Learning
maintain store cleanliness
manage ICT virtualisation environments
MarkLogic
Python (computer programming)
repair pipelines
Spark
types of tidal stream generators
* Навыки определены автоматически с помощью нейросети
🤖 ИИ домены
DevOps
Financial Services
Machine Learning
MLOps
Site Reliability Engineering
* Домены определены автоматически с помощью нейросети
📢 Информация о публикации
🔗 Оригинальные посты (1)
Канал:Machinelearning_Jobs