- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Python разработчик (MLOps)
Оценка ИИТ1 — крупный и стабильный игрок на рынке с интересными задачами в области MLOps. Вакансия предлагает работу с современным стеком технологий и возможность влиять на архитектуру инфраструктуры.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний на стыке разработки и системного администрирования. Необходимо уверенно владеть Kubernetes, Airflow и принципами CI/CD в контексте машинного обучения.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для MLOps-инженера с опытом от 3 лет в Москве рыночный диапазон составляет от 250 000 до 450 000 рублей. Т1 обычно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие средним и верхним границам рынка.
Сопроводительное письмо
Меня заинтересовала вакансия Python разработчика (MLOps) в компании Т1. Имея опыт работы с Python более трех лет и глубокие знания в области контейнеризации и оркестрации, я готов внести вклад в развитие вашей ML-инфраструктуры. Мой опыт включает развертывание моделей в Kubernetes и настройку сложных пайплайнов в Apache Airflow, что полностью соответствует вашим задачам.
Я уделяю большое внимание качеству кода и надежности систем в продакшене. Опыт работы с CI/CD и инструментами мониторинга, такими как Prometheus и Grafana, позволяет мне эффективно решать задачи по автоматизации и поддержке высоконагруженных ML-сервисов. Буду рад обсудить, как мои навыки помогут вашей команде в оптимизации вычислительных ресурсов и внедрении IaC подходов.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в t1 уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Т1 и выведите ML-сервисы на новый уровень масштабируемости!
Описание вакансии
Python разработчик (MLOps)
#удаленка
Компания: Т1
☑️Чем придется заниматься:
Развертывание и масштабирование в продакшене
- Контейнеризация ML-моделей с использованием Docker и развертывание в Kubernetes кластерах
- Настройка и управление оркестрацией ML-пайплайнов через Apache Airflow
- Обеспечение масштабируемости и отказоустойчивости ML-сервисов в on-premise средах
Мониторинг и оптимизация
– Подключение сервисов к системам мониторинга и журналирования
- Анализ и устранение инцидентов в работе ML-сервисов на третьей линии поддержки
- Оптимизация использования вычислительных ресурсов и автомасштабирование рабочих нагрузок
Интеграция и автоматизация
- Разработка интеграций между ML-сервисами через REST API и системы обмена сообщениями (Kafka)
- Создание автоматизированных пайплайнов для обработки данных, feature engineering и тестирования моделей
- Внедрение Infrastructure as Code подходов для управления ML-инфраструктурой
☑️Требования и навыки:
Технические компетенции
- Глубокое владение Python (от 3 лет) с пониманием принципов написания production-ready кода
- Опыт работы с контейнеризацией (Docker) и оркестрацией (Kubernetes) для развертывания ML-моделей
- Уверенное владение Apache Airflow для оркестрации ML-пайплайнов
DevOps и инфраструктурные навыки
- Понимание построения CI/CD пайплайнов для ML-решений (GitLab CI, GitHub Actions)
- Навыки работы с системами мониторинга (Prometheus, Grafana) и централизованного логирования
Контакты:Откликнуться
Python Job 💬 в Telegram | 💙 в VK | в Max
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- MLOps
- Docker
- Kubernetes
- Apache Airflow
- Kafka
- REST API
- CI/CD
- GitLab CI
- GitHub Actions
- Prometheus
- Grafana
- Infrastructure as Code
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с оркестрацией в продакшене.
Расскажите о самом сложном ML-пайплайне, который вы настраивали в Airflow. С какими проблемами при масштабировании вы столкнулись?
Оценка навыков работы с инфраструктурой и обеспечения отказоустойчивости.
Как вы организуете мониторинг ML-моделей в Kubernetes, чтобы вовремя заметить деградацию производительности или данных?
Проверка понимания специфики MLOps и автоматизации.
В чем, по вашему мнению, основные отличия CI/CD для обычного микросервиса и для ML-модели?
Оценка навыков работы с данными и интеграциями.
Как вы обеспечиваете консистентность данных при передаче между ML-сервисами через Kafka?
Проверка навыков оптимизации ресурсов.
Какие стратегии автомасштабирования в Kubernetes вы использовали для обработки пиковых нагрузок в ML-задачах?
Похожие вакансии
ML разработчик (Senior)
Data инженер (Senior)
Data Engineer Python (Middle)
MLOps Engineer
Инженер Mlops (Senior)
Middle+ ML разработчик
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