yandex
Страна
Россия
Зарплата
5 000 $ – 10 000 $
SeniorГибридПолная занятость

Senior DevOps / MLOps

ИИОценка ИИ

Исключительная вакансия для Senior-специалистов: очень высокая зарплата в долларах, амбициозный проект мирового уровня (LLM, 1000+ машин) и возможность влиять на архитектуру с самого начала. Минус только в гибридном формате, что ограничивает географию кандидатов.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.


Вакансия из открытого источника
Пожаловаться
+400% приглашений от HR

Улучшите резюме под эту вакансию

Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Высокая сложность обусловлена необходимостью строить инфраструктуру с нуля для огромного кластера (1000 машин) и специфическими требованиями к знаниям MLOps, GPU-вычислений и Ray. От кандидата требуется не просто поддержка, а глубокое архитектурное проектирование распределенных систем.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Анализ зарплаты

Медиана6 500 $
Рынок5 000 $ – 9 000 $
ИИОценка ИИ

Предлагаемая зарплата ($5000–10000) находится на верхней границе и даже выше среднего рыночного уровня для Senior DevOps/MLOps в России и СНГ, особенно учитывая текущий курс. Это соответствует уровню топовых технологических компаний и стартапов с серьезным финансированием.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Сопроводительное письмо

Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме

Иллюстрация сопроводительного письмаИллюстрация сопроводительного письма

Контакты для отклика

Откройте контакты, указанные в вакансии.

Описание вакансии

#вакансия #работа

VICTORY IT, Senior DevOps / MLOps, 5 000-10 000$ на руки

Екатеринбург, гибрид, полная занятость

Ищем Senior DevOps / MLOps в команду больших языковых моделей и машинного обучения в VICTORY IT. Будем строить платформу распределённых вычислений, которая объединит CPU/GPU и другие вычислительные ресурсы в единую инфраструктуру для ML-задач.

Над чем предстоит работать:

• проектировать и с нуля строить распределённую вычислительную платформу на ~1000 машин;

• развивать инфраструктуру на Kubernetes / Nomad для запуска и управления ML workload'ами;

• работать с GPU-кластерами и вычислительными ресурсами разных типов — GPU, CPU, MPS;

• развивать распределённые вычисления на Ray и инфраструктуру для distributed training;

• автоматизировать размещение и запуск задач, управление ресурсами и их загрузкой;

• заниматься масштабированием, производительностью, отказоустойчивостью, CI/CD и мониторингом;

• тесно работать с ML-командой над инфраструктурой для обучения и запуска нейросетей.

Что ожидаеv от кандидата:

• 3–5+ лет опыта в DevOps / MLOps / Platform Engineering;

• уверенный Kubernetes и/или Nomad;

• опыт работы с большими production-кластерами и распределёнными системами;

• практический опыт с GPU-инфраструктурой;

• понимание обучения нейросетей и distributed training;

• опыт с Docker / Docker Registry, CI/CD, Linux, мониторингом;

• опыт проектирования и создания инфраструктуры с нуля.

• будет большим плюсом опыт с HPC, суперкомпьютерами, GPU-фермами, Ray и крупными вычислительными кластерами.

Писать: Откликнуться

PS: это не классический DevOps про поддержку готовой инфраструктуры. Здесь предстоит строить распределённую платформу практически с нуля и работать с GPU/ ML на большом масштабе.

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

  • Kubernetes
  • Nomad
  • GPU
  • Ray
  • Docker
  • CI/CD
  • Linux
  • MLOps
  • Platform Engineering
  • HPC

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка опыта работы с масштабируемыми системами, заявленными в вакансии.

Расскажите о вашем опыте проектирования инфраструктуры для кластеров более чем на 100 узлов: с какими основными проблемами масштабируемости вы сталкивались?

Вакансия подразумевает работу с GPU-ресурсами для ML.

Как вы организуете мониторинг и эффективное распределение GPU-ресурсов в Kubernetes или Nomad для задач обучения нейросетей?

В описании упоминается Ray как важный инструмент.

Был ли у вас опыт работы с Ray или другими фреймворками для распределенных вычислений? Как вы решали вопросы сетевой связности и задержек?

ML-нагрузки отличаются от обычных микросервисов.

В чем, по вашему мнению, ключевые отличия в настройке CI/CD пайплайнов для классических веб-приложений и для моделей машинного обучения?

Проверка навыков обеспечения надежности.

Как бы вы подошли к обеспечению отказоустойчивости распределенной платформы, если часть узлов в кластере внезапно выйдет из строя во время процесса distributed training?

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Похожие вакансии

Россияот 5 000 $
более 1000 офферов получено
4.9

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!