- Страна
- Россия
- Зарплата
- 250 000 ₽ – 340 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

MLOps / DevOps Engineer (LLM / GenAI)
Привлекательная вакансия в трендовом направлении GenAI для крупного заказчика. Хороший уровень заработной платы и гибкий формат работы делают предложение конкурентоспособным.
Сложность вакансии
Роль требует глубоких знаний как в классическом DevOps, так и в специфике MLOps для LLM. Работа в банковском секторе накладывает дополнительные требования к безопасности и стабильности систем.
Анализ зарплаты
Предложенная зарплата (250-340к) полностью соответствует рыночному диапазону для Middle+/Senior специалистов в области MLOps в России. Верхняя планка чуть выше медианы, что характерно для финтех-проектов.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Selecty уже сейчас
Присоединяйтесь к созданию передовой GenAI-платформы для крупнейшего банка и выведите свои навыки MLOps на новый уровень!
Описание вакансии
MLOps / DevOps Engineer (LLM / GenAI)
Формат: по согласованию (ТК РФ)
Зарплата: 250 000 – 340 000 ₽
Компания: Selecty (Найм для крупного банка, проект GenAI-платформы)
Смотреть вакансию: ⬇️
#middle #senior #remote #office
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- LLM
- Kubernetes
- CI/CD
- MLOps
- DevOps
- Docker
- Generative AI
Возможные вопросы на собеседовании
Важно понимать опыт кандидата в автоматизации жизненного цикла моделей машинного обучения.
Расскажите о вашем опыте построения CI/CD пайплайнов именно для ML-моделей. Какие инструменты вы использовали?
LLM требуют специфических ресурсов и подходов к деплою.
С какими основными сложностями вы сталкивались при развертывании и масштабировании Large Language Models (LLM)?
Проект реализуется для банка, где мониторинг критически важен.
Как вы организуете мониторинг качества работы моделей и потребления ресурсов в продакшене?
Проверка навыков работы с контейнеризацией и оркестрацией.
Опишите ваш опыт работы с Kubernetes в контексте GPU-зависимых нагрузок.
Выяснение понимания специфики GenAI.
Какие инструменты для управления экспериментами и версионирования данных (например, DVC, MLflow) вы считаете наиболее эффективными для GenAI проектов?
Похожие вакансии
Senior DevOps / Voice Infrastructure Engineer
Инженер по гибридной инфраструктуре (импортозамещение + облака)
Senior DevOps
Ведущий DevOps-инженер
Data Platform Engineer / Big Data SRE (Linux)
Senior DevOps (ML-инфраструктура / GPU)
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!