- Страна
- Россия
MLOps Engineer/Лидер команды (ИТ-лидер команды)
Оценка ИИПозиция предлагает отличные возможности для карьерного роста до ИТ-лидера, гибкий формат работы и прозрачную систему пересмотра зарплаты. Компания Aston известна крупными проектами, что гарантирует профессиональное развитие.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена необходимостью сочетать глубокие технические навыки в MLOps/Big Data с управленческим опытом в банковской сфере. Требуется опыт от 5 лет и готовность нести ответственность за архитектуру и процессы всей команды.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции MLOps Team Lead с опытом от 5 лет на российском рынке медиана составляет около 350 000 - 450 000 рублей. Упоминание доплат за менторство и профактивности является дополнительным плюсом к базовому окладу.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Aston
MLOps Engineer/Лидер команды (ИТ-лидер команды)
Формат работы: можно удалённо
*☑️* Чем предстоит заниматься
-управлять командой, состоящей из DS, DE, MLOps
-соблюдать требования и стандарты производственного процесса банка
-взаимодействовать с руководителями проектов и внутренними заказчиками
-участвовать в архитектурных решениях, касающихся внедрения моделей и данных для моделирования
-оценивать трудозатраты и сроки, выполнять декомпозицию задач для команды
-контролировать качество и сроки выполнения задач
-выполнять Code Review, участвовать в приемо-сдаточных испытаниях
*☑️* Наши пожелания к кандидатам
-опыт работы в роли MLOps Engineer от 5-ти лет с желанием расти в лидерскую позицию или опыт работы в роли Лидера команды/ИТ-лидера команды от 2-х лет и опыт работы в команде в роли Data Engineer от 3-х лет
-опыт разработки на Python
-знания в области Big Data (Hadoop, Spark)
-опыт работы с базами данных, уверенные знания SQL
-понимание гибких методологий разработки (Agile)
-понимание принципов CI/CD, Gitflow, управления релизами
-Будет плюсом:
-знание планировщиков процессов (AirFlow)
-знание технологий контейнеризации (Kubernetes)
-опыт разработки и/или внедрения ML моделей в бизнес-процесс
-понимание способов интеграций IT-систем
-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)
Контакты: Откликнуться / Telegram Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- SQL
- Hadoop
- Spark
- Agile
- CI/CD
- GitFlow
- Airflow
- Kubernetes
- Machine Learning
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта управления и разрешения конфликтов в кросс-функциональной команде.
Расскажите о самом сложном кейсе управления командой из DS, DE и MLOps: как вы распределяли задачи и решали конфликты приоритетов?
Оценка понимания специфики внедрения моделей в промышленную эксплуатацию.
Какие основные этапы CI/CD для ML-моделей вы считаете критическими при работе с банковскими стандартами безопасности?
Проверка технических знаний в области обработки больших данных.
С какими проблемами производительности в Spark вы сталкивались и какие методы оптимизации использовали для подготовки данных под ML?
Оценка навыков архитектурного планирования.
Как бы вы спроектировали систему мониторинга качества моделей (model drift) в инфраструктуре на базе Kubernetes и Airflow?
Проверка умения оценивать сроки и риски.
Как вы подходите к оценке трудозатрат на R&D задачи, где результат не всегда предсказуем, чтобы соблюсти сроки заказчика?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
