- Страна
- Россия
- Зарплата
- 340 000 ₽ – 380 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

MLOps инженер
Привлекательная вакансия в стабильной IT-компании с полностью удаленным форматом работы. Указанный уровень дохода выше среднего по рынку для Middle+/Senior специалистов, а четкое описание стека через внешнюю ссылку упрощает понимание задач.
Сложность вакансии
Роль требует глубоких знаний как в классическом DevOps (Kubernetes, CI/CD), так и в специфических ML-инструментах. Высокая планка зарплаты предполагает наличие опыта работы с высоконагруженными системами и автоматизацией жизненного цикла моделей.
Анализ зарплаты
Предлагаемая зарплата в 340 000 – 380 000 рублей на руки является конкурентной и находится в верхнем диапазоне для Middle+ MLOps инженеров в России. Это соответствует рыночным ожиданиям для опытных специалистов, способных самостоятельно выстраивать инфраструктуру.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Centicore уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Centicore и выведите MLOps процессы на новый уровень — откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
MLOps инженер.
Компания: Centicore (IT-компания)
Формат: Удаленно
Уровень ЗП: 340 - 380 т.р. на руки
Занятость: Полная
Описание: Откликнуться
Связаться с HR: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- MLOps
- Kubernetes
- CI/CD
- Python
- Docker
- MLflow
- DVC
Возможные вопросы на собеседовании
MLOps инженер должен уметь автоматизировать весь цикл жизни модели.
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?
Kubernetes является стандартом для развертывания современных приложений.
Опишите ваш опыт работы с Kubernetes: как вы организуете масштабирование ML-сервисов и управление ресурсами (GPU/CPU)?
Выбор инструментов определяет эффективность работы всей команды Data Science.
Какие инструменты для управления экспериментами и версионирования данных (например, MLflow, DVC) вы предпочитаете и почему?
MLOps — это мост между Data Science и инфраструктурой.
Как вы выстраиваете взаимодействие с дата-сайентистами для эффективной передачи моделей из разработки в эксплуатацию?
Похожие вакансии
Team Lead MLOps / Tech Lead
Data Science / ML Engineer
Data инженер Middle+ Senior
Data инженер Middle
AI/ML Engineer
Senior Data Engineer
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
- Зарплата
- 340 000 ₽ – 380 000 ₽