- Страна
- Россия
- Зарплата
- 80 000 ₽ – 180 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

DevOps Engineer → MLOps
Отличное предложение для тех, кто хочет войти в MLOps. Прозрачная система роста зарплаты и работа с опытным лидом компенсируют относительно невысокий стартовый оклад.
Сложность вакансии
Позиция предполагает быстрый рост из DevOps в MLOps. Основная сложность заключается в необходимости оперативно освоить специфический стек (MLflow, Triton, vLLM) и успешно защитить практическое тестовое задание перед техлидом.
Анализ зарплаты
Стартовая зарплата (80 000 ₽) находится ниже среднерыночной для опытного DevOps, но целевой уровень в 180 000 ₽ соответствует медиане для специалистов уровня Middle в регионах РФ или начального уровня в Москве. Учитывая формат обучения на реальных задачах, это справедливое предложение для перехода в новую нишу.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь уже сейчас
Если вы готовы быстро расти в MLOps под руководством опытного лида, откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
DevOps Engineer → MLOps
Формат: удаленная работа (из РФ)
Оформление: гибкое
Доход: от 80 000 ₽ на старте с ростом до 180 000 ₽ (+10 000 ₽ ежемесячно по мере роста компетенций и самостоятельности).
Чем предстоит заниматься
Работать в одной связке с техническим лидом над коммерческими DevOps и MLOps-проектами.
Лид взаимодействует с заказчиком и участвует в планировании, вы реализуете технические задачи, ведете рабочую переписку, отвечаете в чатах и постепенно берете на себя все больше ответственности.
Основной фокус — реальные production-задачи по DevOps и MLOps.
Стек
\* Linux, Docker, Kubernetes, Helm;
\* GitLab CI;
\* Terraform, Ansible;
\* Prometheus, Grafana, Loki;
\* PostgreSQL, Redis, Kafka, RabbitMQ;
\* Nginx, HAProxy;
\* MLflow, Airflow, GPU, Triton, vLLM.
Мы ищем человека, который
\* умеет быстро разбираться в новых технологиях;
\* не боится сложных задач;
\* инициативен и самостоятельно доводит задачи до результата;
\* стрессоустойчив и целеустремлен;
\* умеет находить решения, а не причины, почему что-то не получится;
\* умеет находить баланс между скоростью выполнения задач и качеством результата.
Этап отбора
Необходимо выполнить практическое тестовое задание.
На выполнение дается 2 дня. Допускается и приветствуется использование AI-агентов и современных AI-инструментов. После выполнения потребуется защитить свое решение перед техническим лидом.
Что предлагаем
\* работу в тандеме с опытным техническим лидом;
\* большое количество реальных DevOps и MLOps-задач;
\* быстрый профессиональный рост за счет постоянной практики;
\* минимальное количество созвонов — в основном синхронизация с лидом по статусу задач;
\* работу на результат без лишней бюрократии и микроменеджмента;
\* понятную систему карьерного и финансового роста.
Главное для нас — желание постоянно развиваться, быстро осваивать новые технологии и делать так, чтобы заказчик был доволен результатом.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Linux
- Docker
- Kubernetes
- Helm
- GitLab CI
- Terraform
- Ansible
- Prometheus
- Grafana
- Loki
- PostgreSQL
- Redis
- Kafka
- RabbitMQ
- Nginx
- HAProxy
- MLflow
- Airflow
- GPU
- Triton
- vLLM
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка базовых навыков контейнеризации и оркестрации, необходимых для DevOps.
Расскажите о вашем опыте работы с Kubernetes и Helm: как вы организуете деплой приложений и управление конфигурациями?
Вакансия предполагает переход в MLOps, поэтому важно понимать специфику работы с моделями.
В чем, по вашему мнению, ключевое отличие CI/CD пайплайна для обычного микросервиса от пайплайна для ML-модели?
В стеке указаны GPU и Triton, что критично для инференса моделей.
Был ли у вас опыт проброса GPU в контейнеры или работы с сервисами для инференса моделей?
Работа предполагает высокую степень самостоятельности и ответственности.
Приведите пример сложной технической проблемы, которую вы решили самостоятельно: как вы искали решение и какого результата достигли?
Проверка навыков автоматизации инфраструктуры.
Как вы используете Terraform и Ansible в связке для обеспечения идемпотентности инфраструктуры?
Похожие вакансии
Инженер-программист DevOps [Senior]
DevOps (senior)
Senior DevOps
DevOps / Platform Engineer
Devops инженер
Главный эксперт сопровождения / Инженер сопровождения информационных систем
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!