- Страна
- Казахстан
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
MLOps / DevOps инженер
Оценка ИИПривлекательная вакансия в крупном банке с фокусом на инновационные технологии (Agentic AI). Четкий стек технологий и понятные задачи, однако формат работы преимущественно офисный в Алматы.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует глубоких знаний как в классическом DevOps (K8s, CI/CD, IaC), так и в специфическом MLOps стеке (MLflow, Kubeflow). Работа с GPU и Agentic AI добавляет сложности, требуя понимания жизненного цикла ML-моделей.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции MLOps инженера с опытом от 3 лет в Алматы рыночные показатели находятся в диапазоне от 1 200 000 до 1 800 000 тенге (в эквиваленте RUB). Предложение Home Credit обычно соответствует или слегка превышает средние рыночные значения для банковского сектора.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Home Credit Bank уже сейчас
Если вы готовы строить инфраструктуру для передовых AI-решений в Алматы, отправляйте свое резюме прямо сейчас!
Описание вакансии
MLOps / DevOps инженер
Формат: офис (Алматы)
После испытательного срока 1 день удаленки в неделю
Что предстоит делать:
— строить и поддерживать инфраструктуру для AI/ML (Kubernetes, Docker)
— настраивать CI/CD для ML-сервисов и API
— работать с GPU/CPU ресурсами (on-prem и облако)
— выстраивать MLOps-процессы (MLflow, Airflow, Kubeflow)
— заниматься мониторингом и логированием (Prometheus, Grafana, ELK)
— делать системы устойчивыми, безопасными и масштабируемыми
— участвовать в развитии Agentic AI решений (LangGraph, MCP и др.)
— работать в связке с Data Science и backend командами
Что важно:
— опыт DevOps / Cloud / System Engineer от 3 лет
— уверенные знания Python, Linux, Docker, Kubernetes
— опыт CI/CD (GitLab CI, Jenkins, ArgoCD и др.)
— Terraform / Ansible / Helm
— умение автоматизировать (Python / Bash)
— опыт мониторинга и логирования
Будет большим плюсом:
— MLflow / DVC / Kubeflow / Airflow
— понимание ML-пайплайнов
— опыт работы с GPU
— интерес к Agentic AI и multi-agent системам
📩 Если тебе откликается, отправляй CV на: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Kubernetes
- Docker
- CI/CD
- MLflow
- Airflow
- Kubeflow
- Prometheus
- Grafana
- ELK
- Python
- Linux
- GitLab CI
- Jenkins
- ArgoCD
- Terraform
- Ansible
- Helm
- Bash
- DVC
- GPU
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с оркестрацией контейнеров в контексте машинного обучения.
Какие особенности настройки Kubernetes вы учитываете при работе с GPU-воркерами для обучения моделей?
Оценка навыков построения MLOps-процессов.
Как бы вы организовали процесс CI/CD для ML-модели, чтобы обеспечить автоматическое переобучение и деплой при изменении данных?
Проверка владения инструментами автоматизации инфраструктуры.
Расскажите о вашем опыте использования Terraform или Ansible для развертывания окружений: с какими сложностями сталкивались?
Оценка понимания специфики MLOps.
В чем, по вашему мнению, ключевое отличие мониторинга обычного микросервиса от мониторинга ML-сервиса в продакшене?
Проверка интереса к новым технологиям, указанным в вакансии.
Что вы знаете о концепции Agentic AI и как инфраструктура должна адаптироваться под такие решения?
Похожие вакансии
Руководитель SRE / TeamLead
DevOps инженер (Middle+/Senior)
DevOps Engineer
Middle+ DevOps (МТС / аутстафф)
Инженер по внедрению (DevSecOps)
Junior DevOps-инженер
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!