MLOps Engineer
Оценка ИИKaspi.kz — топовый работодатель в регионе с сильной инженерной культурой. Несмотря на отсутствие удаленки, работа в такой компании дает отличный буст карьере и доступ к масштабным проектам.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует специфического сочетания навыков ML и DevOps, а также обязательного присутствия в офисе в Алматы, что сужает круг кандидатов. Опыт от 2-3 лет предполагает уверенное владение инструментами автоматизации жизненного цикла моделей.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для MLOps-инженера с опытом 2-3 года в Алматы рыночный диапазон составляет от 1.2 до 2.2 млн тенге (в эквиваленте). Kaspi обычно предлагает конкурентные условия, соответствующие верхней границе рынка.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
MLOps Engineer Kaspi.kz
Местоположение: Алматы
Формат работы: Офис
Опубликована: 23.10.2026
Требования:
• Опыт работы от 2-3 лет
• Опыт работы в роли MLOps / ML / DevOps
Важно:
*📌* Только офисный формат работы в городе Алматы.
Контакт: Откликнуться, Откликнуться
Откликнуться опубликована в LinkedIn у Aruken Alibek
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- MLOps
- Machine Learning
- DevOps
- CI/CD
- Docker
- Kubernetes
Возможные вопросы на собеседовании
MLOps инженер должен уметь автоматизировать процесс доставки моделей.
Расскажите о вашем опыте построения CI/CD пайплайнов именно для ML-проектов: как вы автоматизируете переобучение и деплой?
Важно понимать, как кандидат обеспечивает надежность моделей в продакшене.
Какие инструменты и метрики вы используете для мониторинга качества моделей и обнаружения data drift?
Работа с ML требует управления ресурсами.
Как вы подходите к оркестрации контейнеров для обучения моделей, требующих GPU или больших объемов памяти?
Проверка навыков работы с данными.
Каким образом вы организуете версионирование данных и моделей (DVC, MLflow или аналоги)?
Проверка умения работать в команде.
Как вы выстраиваете взаимодействие между Data Scientists и командой эксплуатации для ускорения вывода моделей в прод?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
