yandex
C
Centicore
Страна
Россия
Зарплата
300 000 ₽ – 350 000 ₽
УдалённоПолная занятость

Инженер DevOps (MLOps)

ИИОценка ИИ

Отличное предложение с конкурентной зарплатой, аккредитацией IT-компании и расширенным соцпакетом (ДМС, компенсация обучения и хобби). Интересные задачи на стыке DevOps и ML.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.


Вакансия из открытого источника
Пожаловаться
+400% приглашений от HR

Улучшите резюме под эту вакансию

Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Высокая сложность обусловлена требованием к опыту работы от 5 лет и специфическим стеком MLOps (Airflow, MLflow, CUDA), а также глубокими знаниями Kubernetes и Big Data инструментов.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Анализ зарплаты

Медиана320 000 ₽
Рынок280 000 ₽ – 400 000 ₽
ИИОценка ИИ

Предложенная вилка 300 000 – 350 000 рублей на руки полностью соответствует рыночным ожиданиям для Senior DevOps инженера в России, особенно с учетом редкой специализации в MLOps.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Сопроводительное письмо

Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме

Иллюстрация сопроводительного письмаИллюстрация сопроводительного письма

Контакты для отклика

Откройте контакты, указанные в вакансии.

Описание вакансии

#вакансия #удаленно #DevOps

Компания Centicore 🩵 находится в поисках Инженера DevOps. Наша компания занимается продуктовой разработкой проектов наших Заказчиков под ключ.

DevOps

Формат работы: Удалённо (РФ)❗️

Вилка: 300-350 на руки

Оформление: ТК

✔️Условия:

• Удаленный формат работы в IT аккредитованной компании;

• Длительный проект;

• Оплачиваемый отпуск 28 календарных дней в год и оплачиваемые больничные;

• Предоставление техники (MAC,Windows)

• ДМС со стоматологией;

• Компенсация хобби/спортзала/англ.яз.;

• Компенсация проф.обучения;

• Возможность участия во внутренних программах компании и активностях, например: в реферальной программе «приведи друга»;

• Онлайн и оффлайн корпративные мероприятия (например: йога, шахматы, покер, квиз, марафон, CS2 и многое другое);

• Программа лояльности Сентибонусы за проявление активностей, стаж работы и др..

Требования к кандидату:

Ищем опытного инженера в команду развития централизованной MLOps-инфраструктуры и смежных проектов

  1. Опыт DevOps от 5 лет (docker, helm, jenkins\gitlab CI, python)
  2. Опыт (желательно) ML/MLOps от 1 года (airflow, jupyterhub, mlflow, seldon, cuda)
  3. Опыт администрирования Kubernetes от 2х лет
  4. Опыт работы Hadoop, Spark, Kafka, ELK

Обязанности кандидата:

  1. Конфигурировать и разворачивать инфраструктурные компоненты
  2. Адаптировать/разрабатывать с нуля автоматизированные пайплайны под актуальные бизнес-задачи (AutoML, LLM, computer vision и пр)
  3. Создавать и поддерживать пользовательские инструменты для работы в едином ML-контуре применения и обучения
  4. Масштабировать разрабатываемые системы и инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения

Для вопросов и резюме - просьба обращаться в лс Откликнуться✏️

Буду рада познакомиться!

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

  • Docker
  • Helm
  • Jenkins
  • GitLab CI
  • Python
  • Airflow
  • JupyterHub
  • MLflow
  • Seldon
  • CUDA
  • Kubernetes
  • Hadoop
  • Spark
  • Kafka
  • ELK

Возможные вопросы на собеседовании

Вакансия предполагает работу с MLOps, поэтому важно понимать специфику развертывания моделей.

Расскажите о вашем опыте настройки CI/CD пайплайнов именно для ML-моделей. В чем основные отличия от классического ПО?

Требуется 2 года опыта администрирования K8s.

С какими наиболее сложными проблемами производительности или безопасности в Kubernetes вы сталкивались и как их решали?

В стеке указаны Hadoop, Spark и Kafka.

Как вы обеспечиваете отказоустойчивость и масштабируемость кластеров Kafka и Spark в облачной или on-premise инфраструктуре?

Упоминается работа с CUDA и GPU-ресурсами.

Каков ваш опыт проброса GPU в контейнеры Kubernetes для задач обучения нейросетей? С какими ограничениями вы сталкивались?

Роль включает разработку инструментов с нуля.

Опишите процесс проектирования инфраструктуры для LLM-проекта с нуля: какие компоненты вы выберете и почему?

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Похожие вакансии

C
Centicore
Россияот 300 000 ₽
более 1000 офферов получено
4.9

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!