- Страна
- Россия
- Зарплата
- 173 416 ₽ – 306 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Инженер Mlops (Senior)
Оценка ИИИнтересная роль для Senior-специалиста с актуальным стеком (LLM, RAG). Однако предлагаемая зарплата в штате выглядит ниже среднерыночной для уровня Senior MLOps, хотя вариант с ИП предлагает более конкурентные условия.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена строгим требованием опыта работы именно в банковской сфере и необходимостью глубоких знаний на стыке DevOps, ML и администрирования Kubernetes. Требуется владение специфическим стеком (RAG, LLMOps, CUDA) и опыт разработки пайплайнов с нуля.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в штате (173к) значительно ниже рыночной для Senior MLOps инженера в РФ, которая обычно начинается от 350к. Вариант оплаты через ИП (около 306к) ближе к рынку, но все еще находится в нижней его границе для данного грейда.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Отправьте свое резюме Дмитрию прямо сейчас, чтобы занять позицию Senior MLOps инженера в банковском секторе!
Описание вакансии
🆔 PM-93530
📅 Дата публикации: 01.04.2026 10:37
🥇 Инженер Mlops (Senior)
📍 Локация/Гражданство: РФ
🏠 Формат работы: Удаленно
🎓 Грейд: Senior
💰 Ставки:
🇷🇺 Штат (на руки): 173 416 руб./мес (на руки)
🇷🇺 ИП (gross): 1 800 руб./час Справочно: ориентировочная среднемесячная выплата Gross 306 000 руб./мес
💻 Требования:
— Обязателен опыт работы в банке
— Опыт проведения A/B -тестирования
— Навыки в области RAG/LLMOps
— Опыт разработки с нуля автоматизированных пайплайнов (AutoML, LLM, компьютерное зрение и др.)
— Опыт DevOps от 3 лет (Docker, Helm, Jenkins/GitLab CI, Python)
— Опыт в ML/MLOps от 1 года (Airflow, JupyterHub, MLflow, Seldon, CUDA)
— Опыт администрирования Kubernetes от 2 лет
— Опыт работы с Hadoop, Spark, Kafka, ELK
⚠️ Особые условия:
— Просьба присылать кандидатов с чек-листом по требованиям из вакансии и указывать на каком проекте применялся опыт
Менеджер: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Kubernetes
- Helm
- Computer Vision
- MLOps
- RAG
- Docker
- Airflow
- Apache Spark
- Hadoop
- Jenkins
- MLflow
- Apache Kafka
- CUDA
- ELK stack
- LLMOps
- GitLab CI
- Seldon
- JupyterHub
- AutoML
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия требует обязательного опыта в банке, где процессы CI/CD и работа с данными имеют свои особенности.
Расскажите о самом сложном кейсе внедрения MLOps-пайплайна в банковской инфраструктуре с учетом требований безопасности.
Упоминание RAG и LLMOps указывает на работу с современными языковыми моделями.
Какие основные проблемы вы видите при развертывании RAG-систем в продакшн и как вы их решали?
Требуется опыт администрирования K8s от 2 лет.
Как вы организуете управление ресурсами GPU в Kubernetes для задач обучения и инференса ML-моделей?
В требованиях указано проведение A/B-тестирования.
Каким образом вы настраивали инфраструктуру для проведения A/B-тестов на уровне моделей (например, с использованием Seldon или Istio)?
Работа с большими данными (Hadoop, Spark) является частью стека.
Как вы интегрируете Spark-задачи в общий Airflow-пайплайн для подготовки признаков (feature engineering)?
Похожие вакансии
ML разработчик (Senior)
Senior / Middle+ Data Scientist
MlOps / Python Backend Engineer (ML)
Data Scientist Senior
Senior/Middle Data Engineer
Senior Data Scientist
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!
- Страна
- Россия
- Зарплата
- 173 416 ₽ – 306 000 ₽