- Страна
- США
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Machine Learning Operations Engineer (MLOps)
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.
Сложность вакансии
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.
Анализ зарплаты
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.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в buzzsolutions уже сейчас
Присоединяйтесь к Buzz Solutions и станьте ключевым звеном в создании инновационных MLOps решений для энергетического сектора будущего!
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.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Unit Testing
- Python
- SQL
- Kubernetes
- CI/CD
- JavaScript
- Google Cloud Platform
- Docker
- Java
- REST API
- Node.js
- FastAPI
- Flask
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.
Похожие вакансии
Junior AI Engineer
AI Engineer (Agents)
Senior Python AI Developer
Ai Tech Lead
AI-разработчик / вайбкодер
Инженер по искусственному интеллекту
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
- США