- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
MLOps Engineer
Оценка ИИПривлекательная вакансия от известного аутсорс-вендора с отличным соцпакетом (ДМС, английский, спорт) и современным технологическим стеком. Оценка снижена только из-за отсутствия четких зарплатных вилок в тексте.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованием к опыту от 3.5 лет и широким стеком: от классического MLOps (Kubeflow, MLflow) до современных LLM-инструментов (LangChain, vLLM) и работы с Big Data (Spark, Greenplum).
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для специалиста уровня Middle+/Senior MLOps с опытом от 3.5 лет и знанием LLM-стека рыночные предложения в РФ обычно начинаются от 300 000 рублей. Предложение Aston, вероятно, соответствует рынку, учитывая широкий соцпакет и доплаты за активность.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Aston уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Aston и создавайте передовую MLOps-инфраструктуру для AI-агентов!
Описание вакансии
MLOps Engineer
#удаленка
Компания: Aston
🔹Чем предстоит заниматься?
-создавать AI-агенты и платформы для них;
-строить MLOps-инфраструктуру;
-работать с данными для ML.
🔹Чего мы ждем от специалиста?
-опыт работы в роли MLOps Engineer/Data Engineer/Python ML от 3,5 лет;
-Production-опыт с фреймворками MLOps: Kubeflow, MLflow, Airflow для оркестрации, понимание их интеграции в CI/CD пайплайны;
-опыт работы с Docker и Kubernetes (в контексте развертывания моделей как сервисов);
-опыт работы с одним из major cloud-провайдеров (желательно GCP или AWS/Azure с пониманием hybrid-cloud);
-умение работать с большими данными, опыт с Greenplum или аналогичными MPP-системами (Teradata, Exasol);
-знание распределенных вычислений (Spark);
-опыт работы с LangChain/LlamaIndex, FastAPI, знание фреймворков для работы с LLM (Hugging Face, vLLM и т.д.);
-отличные знания Python, SQL на очень высоком уровне для работы с data vault;
-знания Git, GitLab CI/CD.
🔹Что мы предлагаем?
-Хорошая зарплата: уровень обсуждается индивидуально, есть доплаты за менторство и профактивности.
-Развитие: долгосрочные проекты от российских заказчиков, возможность менять направления, прозрачная система Performance Review.
-Комфорт и свобода: релокейт между офисами, выбор формата работы (удалённо, офис, гибрид), адаптация для новых сотрудников.
-Обучение: доступ к корпоративному порталу, митапам, конференциям (и как гость, и как спикер).
-Социальный пакет: ДМС со стоматологией, частичная компенсация спорта, бесплатный английский, оплачиваемый отпуск и больничные.
-Корпоративная жизнь: тимбилдинги, детские праздники, внутренние мероприятия.
Контакты: Откликнуться
🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Git
- AWS
- Azure
- Python
- GCP
- SQL
- Kubernetes
- MLOps
- Docker
- Airflow
- Spark
- Kubeflow
- MLflow
- GitLab CI/CD
- FastAPI
- LangChain
- Hugging Face
- LlamaIndex
- vLLM
- Greenplum
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта развертывания и управления жизненным циклом моделей.
Расскажите о вашем опыте интеграции MLflow или Kubeflow в CI/CD пайплайны. С какими основными сложностями вы сталкивались при автоматизации деплоя моделей?
Вакансия предполагает работу с AI-агентами и LLM.
Какие стратегии оптимизации инференса LLM вы использовали (например, квантование, vLLM)? Как вы организовывали мониторинг качества ответов моделей в продакшене?
Требуется опыт работы с MPP-системами и большими данными.
В чем заключаются особенности оптимизации SQL-запросов при работе с архитектурой Data Vault в Greenplum по сравнению с классическими реляционными БД?
Проверка навыков работы с инфраструктурой.
Опишите процесс развертывания ML-сервиса в Kubernetes: как вы настраиваете автоскейлинг и управление ресурсами (GPU/CPU) для высоконагруженных моделей?
Проверка владения инструментами оркестрации.
В каких случаях вы предпочтете Airflow вместо встроенных инструментов оркестрации в Kubeflow, и как организовать их эффективное взаимодействие?
Похожие вакансии
MlOps / Python Backend Engineer (ML)
Senior/Middle Data Engineer
Data Scientist
Senior Data Scientist
Senior Data Platform Engineer / Big Data SRE
Junior Разработчик ML
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
- Россия