- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Mlops/DevOps TeamLead
Оценка ИИИнтересный проект в банковском секторе с современным стеком (LLMOps, RAG, Feature Store). Позиция лидера стрима дает отличные возможности для профессионального роста и влияния на архитектуру крупной экосистемы.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует редкого сочетания глубоких навыков DevOps (Kubernetes, CI/CD) и специфического опыта в MLOps (MLflow, Airflow, CUDA). Статус TeamLead подразумевает не только техническую экспертизу, но и лидерские качества для управления стримом проектов в банковской среде.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, однако для позиции TeamLead MLOps в РФ/РБ рыночные предложения обычно начинаются от 350 000 - 400 000 рублей. Учитывая банковский сектор и сложность стека, компенсация может быть выше среднего по рынку.
Сопроводительное письмо
Меня заинтересовала вакансия TeamLead MLOps/DevOps в Eclipse Digital для работы над проектом крупного банка. Мой опыт в администрировании Kubernetes и выстраивании CI/CD пайплайнов (Jenkins, GitLab CI), а также глубокое понимание специфики ML-инструментов, таких как Airflow, MLflow и Seldon, позволяют мне эффективно лидировать стрим MLOps проектов. Я обладаю необходимыми навыками для масштабирования систем управления жизненным циклом моделей и готов брать на себя ответственность за архитектурные решения.
Особое внимание я уделяю созданию удобной среды для аналитиков и автоматизации процессов обучения и инференса. Мой подход заключается не просто в выполнении задач, а в создании комплексных решений, которые приносят реальную пользу бизнесу. Буду рад обсудить, как мой опыт в DevOps и MLOps поможет вашей команде развивать Feature Store и платформы AutoML.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Eclipse Digital уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Eclipse Digital и возглавьте развитие MLOps-экосистемы в одном из крупнейших банков!
Описание вакансии
ID 2392
Mlops/DevOps
TeamLead
🌍 Локация: РФ/РБ
💼Сотрудничество : по ИП РФ, СМЗ РБ
Eclipse Digital - наниматель
Проект: Банк 🚩
Описание:
Центр развития MLOps-экспертизы. Мы развиваем единую MLOps - экосистему банка.
- Среда разработки моделей / пайплайны train и inference
- Среда исполнения моделей и пайплайны доставки
- Среда немодельных сервисов
- Feature Store
- AutoML и AlfaPredict (платформа для аналитиков)
- A/B тестирование
- RAG/LLMOps
- Система обработки документов при помощи ИИ
Требования:
Важно, чтобы все требования были отражены в резюме
- Опыт DevOps от 3х лет (decker, helm, jenkins\gitlab CI, python)
- Опыт ML/MLOps от 1 года (airflow, jupyterhub, mlflow, seldon, cuda)
- Опыт администрирования Kubernetes от 2х лет
- Опыт работы Hadoop, Spark, Kafka, ELK
Личные качества:
- Самостоятельность в доведении задач до результата
- Проактивность и инициативность в предложениях по рефакторингу
- Полное погружение в инфраструктуру и команду
- Командность, готовность помогать коллегам и пользователям
- Умение собрать общую картину ожидаемого результата, вместо решения конкретно поставленной задачи
Чем предстоит заниматься:
- Лидировать стрим MLOps проектов
- Конфигурировать и разворачивать инфраструктурные компоненты
- Адаптировать/разрабатывать с нуля автоматизированные пайплайны под актуальные бизнес-задачи (MLOps, AutoML)
- Создавать и поддерживать пользовательские инструменты для работы в едином ML-контуре применения и обучения
- Масштабировать разрабатываемые системы и инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения
Откликнуться можно в telegram Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- MLOps
- DevOps
- Kubernetes
- Docker
- Helm
- Jenkins
- GitLab CI
- Python
- Airflow
- JupyterHub
- MLflow
- Seldon Core
- CUDA
- Hadoop
- Apache Spark
- Apache Kafka
- ELK stack
- LLMOps
- RAG
Возможные вопросы на собеседовании
Вопрос проверяет опыт кандидата в управлении жизненным циклом моделей и понимание инструментов версионирования.
Расскажите о вашем опыте внедрения MLflow или аналогичных инструментов для трекинга экспериментов и управления реестром моделей.
Для TeamLead важно понимать специфику работы с GPU в контейнеризированных средах.
С какими сложностями вы сталкивались при настройке CUDA и распределении ресурсов GPU в Kubernetes для задач обучения моделей?
Вакансия предполагает работу с Feature Store. Важно понять, как кандидат проектирует хранилища признаков.
Какую архитектуру Feature Store вы считаете оптимальной для высоконагруженных банковских систем с точки зрения latency?
Проверка навыков работы с большими данными, указанными в требованиях.
Как вы организуете мониторинг и логирование для связки Spark + Kafka + ELK в контексте ML-пайплайнов?
Оценка лидерских качеств и умения работать с бизнес-задачами.
Опишите ситуацию, когда вам пришлось самостоятельно принимать решение о рефакторинге инфраструктуры: что послужило триггером и каков был результат?
Похожие вакансии
TeamLead MlOps/DevOps
Руководитель команды DevOps/ Lead DevOps
Ведущий инженер DevOps
Senior/Lead DevOps Engineer
Mlops/DevOps TeamLead
Lead DevOps
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