yandex
N
NDA
Страна
Россия
+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Ускорим процесс поиска работы
УдалённоПолная занятость

MLOps Engineer

Оценка ИИ

Хорошая вакансия для специалистов среднего уровня с четким стеком технологий. Однако отсутствие информации о компании и уровне зарплаты снижает общую привлекательность.


Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний
Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
Оценка ИИ

Позиция требует глубоких знаний как в классическом DevOps (K8s, сети, Ansible), так и в специфическом ML-стеке (Triton, MLFlow, фреймворки). Необходим опыт от 2.5 лет и высшее образование.

Анализ зарплаты

Медиана320 000 ₽
Рынок250 000 ₽ – 450 000 ₽
Оценка ИИ

Зарплата в объявлении не указана, но для MLOps-инженера с опытом от 2.5 лет на российском рынке медиана составляет около 300,000 - 350,000 рублей. Специалисты с навыками работы с Triton и Kubernetes высоко ценятся и могут претендовать на верхнюю границу рынка.

Сопроводительное письмо

Меня заинтересовала вакансия MLOps Engineer, так как мой опыт работы с Kubernetes, Helm и Ansible идеально сочетается с вашими требованиями к автоматизации инфраструктуры. Я обладаю глубоким пониманием жизненного цикла ML-моделей и имею практический опыт работы с MLFlow и Triton Inference Server, что позволяет мне эффективно развертывать и масштабировать сервисы на базе NLP и Computer Vision.

В своей практике я уделяю особое внимание надежности систем, разбираясь в тонкостях сетевого взаимодействия на уровнях L4/L7 и принципах построения отказоустойчивых контейнеризированных приложений. Уверен, что мои навыки промышленной разработки на Python и знание метрик качества моделей помогут вашей команде оптимизировать процессы доставки ML-решений в продакшн.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь уже сейчас

Отправьте свой профиль Татьяне в LinkedIn, чтобы стать частью команды и развивать MLOps-инфраструктуру для сложных ML-моделей!

Описание вакансии

MLOps Engineer

#MLOpsEngineer #Engineer #РФ

Требования:

Опыт: от 2.5 лет. Опыт работы в роли MLOps Engineer от 2,5 лет. Законченное высшее образование. Знание абстракций и контроллеров в Kubernets: Deployment, StatefulSet, CronJob, Job. Знание сетей и модели TCP/IP, разница между L4 и L7 балансировкой. Опыт с Docker, понимание принципов построения контейнеров и их работы. Знание Helm как пакетного менеджера и шаблонизатора для Kubernetes. Знания в области программирования, умение автоматизировать рутинные задачи. Знание Ansible. Опыт с Sklearn, TensorFlow, PyTorch и т.п. Опыт использования различных типов моделей машинного обучения, применяемых в NLP и Computer Vision. Опыт написания модельных сервисов. Знание основных метрик качества моделей машинного обучения. Опыт в использовании инструментов в области применения искусственного интеллекта: Triton, MLFlow. Опыт промышленной разработки на Python или Java.

Локация:📍РФ.

Контакт для отклика: Откликнуться

Про карьеру, рост и ценность себя: @jobstobeloved

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

  • Kubernetes
  • Docker
  • Helm
  • Ansible
  • Python
  • Java
  • MLflow
  • Triton Inference Server
  • Scikit-learn
  • TensorFlow
  • PyTorch
  • NLP
  • Computer Vision
  • TCP/IP

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка понимания сетевой инфраструктуры, критически важной для балансировки нагрузки ML-сервисов.

В чем ключевое различие между L4 и L7 балансировкой нагрузки, и в каких случаях для ML-моделей предпочтительнее использовать L7?

MLOps инженер должен уметь эффективно упаковывать модели для продакшена.

Какие лучшие практики создания Docker-образов для ML-приложений вы используете, чтобы минимизировать их размер и ускорить запуск?

Проверка опыта работы с инструментами инференса, указанными в вакансии.

Расскажите о вашем опыте настройки Triton Inference Server. Какие преимущества он дает по сравнению с простым Flask/FastAPI оберткой для модели?

Проверка навыков управления ресурсами в Kubernetes.

В каких ситуациях при развертывании ML-сервисов в Kubernetes вы бы предпочли использовать StatefulSet вместо Deployment?

Оценка понимания специфики работы с ML-моделями.

Как вы интегрируете MLFlow в CI/CD пайплайн для автоматизации версионирования и деплоя моделей?

Похожие вакансии

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!

N
NDA
Страна
Россия