yandex
Страна
США
УдалённоПолная занятость

Machine Learning Operations Engineer (MLOps)

ИИОценка ИИ

Интересная роль на стыке ML и инфраструктуры в перспективной сфере энергетики. Четко прописанные обязанности и использование современного стека (GCP, K8s, FastAPI) делают вакансию привлекательной для опытных инженеров.

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

Роль требует глубоких знаний как в области ML-инженерии, так и в DevOps (Kubernetes, GCP, Docker), а также 4 года подтвержденного опыта. Сочетание разработки бэкенда на Python и управления облачной инфраструктурой делает позицию технически насыщенной.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Анализ зарплаты

Медиана160 000 $
Рынок135 000 $ – 190 000 $
ИИОценка ИИ

Зарплата в объявлении не указана, но для MLOps инженера с опытом от 4 лет в США рыночные показатели обычно находятся в диапазоне $140k-$180k. Buzz Solutions — это растущая технологическая компания, поэтому можно ожидать конкурентоспособное предложение на уровне медианы рынка.

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

Описание вакансии

Join Buzz Solutions and be part of a dynamic team that is shaping the future of energy and technology. If you are passionate about delivering exceptional customer support and thrive in a collaborative and innovative environment, we want to hear from you! Apply now to embark on an exciting journey with us.

Responsibilities

  • Develop end-to-end backend pipelines for deploying machine learning models.
  • Build Docker containers for trained machine learning models.
  • Deploy Docker container images on Kubernetes engine.
  • Maintain Kubernetes engine and virtual machines on Google Cloud Platform.
  • Develop Flask and FastAPI frameworks in Python for deploying models as APIs.
  • Deploy the models in production as REST APIs on cloud infrastructure.
  • Observe and measure current product performance.
  • Review the process and product performance data with the team to develop standard work.
  • Document the process, code reviews and workflow to streamline product enhancements.
  • Develop end-to-end pipeline for deploying software platform backend infrastructure.
  • Build end-to-end methodology for backend modules of the cloud software platform.
  • Choose the optimal technology stack for building out the elements of the software platform backend.
  • Establish platform features and timelines for product roadmap.
  • Integrate SQL database objects with the software platform.
  • Integrate machine learning model REST API endpoints with software platform.
  • Deploy the platform in production on cloud infrastructure.
  • Work with a team of software engineers to enhance performance of the software platform and run continuous unit tests for deployed products.
  • Observe and measure current product performance.
  • Review the process and product performance data w/ team to develop standard work.
  • Document the process, code reviews and workflow to streamline product enhancements.
  • Maintain and monitor cloud infrastructure.
  • Monitor the logs of customer usage of the products and test for any vulnerabilities.
  • Maintain database systems and optimize for performance and costs.
  • Provide unit and stress testing frameworks for cloud infrastructure services deployed in production environments.
  • Document the process, code reviews and workflow to streamline product enhancements.

Qualifications

  • Must have a Bachelor’s degree in Computer Science or related field and 4 years of experience, including:
  • Designing, implementing, debugging web technologies and server architectures (Java,JavaScript, NodeJS), databases in Cloud Infrastructure and with Python programming language
  • Develop applications, API integrations on cloud infrastructures to handle customer data
  • Utilizing and maintaining cloud infrastructure and services of Google Cloud Platform
  • Employer will accept a Master’s degree and 2 years’ experience in lieu of the Bachelor’s plus 4.

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Навыки

  • Python
  • Docker
  • Kubernetes
  • Google Cloud Platform
  • Flask
  • FastAPI
  • REST API
  • SQL
  • Java
  • JavaScript
  • Node.js
  • CI/CD
  • Unit Testing

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка практического опыта работы с оркестрацией контейнеров, что является ключевой обязанностью.

Расскажите о вашем опыте масштабирования ML-моделей в кластере Kubernetes. С какими основными проблемами вы сталкивались?

Вакансия предполагает работу с GCP и мониторинг производительности.

Какие инструменты Google Cloud Platform вы используете для мониторинга состояния моделей и логирования пользовательской активности в продакшене?

В описании указано использование Flask и FastAPI.

В каких случаях вы предпочтете FastAPI вместо Flask для развертывания ML-моделей в качестве REST API?

Роль включает интеграцию баз данных и оптимизацию затрат.

Как вы подходите к оптимизации производительности и стоимости облачных баз данных при работе с большими объемами данных ML?

Вакансия требует проведения юнит- и стресс-тестирования.

Опишите ваш процесс построения CI/CD пайплайна для ML-модели, включая этапы автоматизированного тестирования перед деплоем.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Похожие вакансии

США
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!