- Страна
- Россия
- Зарплата
- от 250 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Senior DevOps + MLOps Engineer
Интересный продукт на стыке AI и спорта, гибкий формат работы (удаленка или офис в Москве) и конкурентная зарплата. Проект предлагает работу с современным стеком технологий в быстрорастущей нише.
Сложность вакансии
Роль требует глубоких знаний как в классическом DevOps, так и в специфике MLOps для работы с AI-платформой. Высокий уровень ответственности за инфраструктуру видеоаналитики в реальном времени повышает порог входа.
Анализ зарплаты
Указанная зарплата 'от 250К' соответствует нижней границе рыночного диапазона для Senior DevOps в Москве, однако для совмещенной роли с MLOps рыночные медианы обычно выше. Итоговое предложение будет сильно зависеть от глубины экспертизы в ML-инфраструктуре.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my interest in the Senior DevOps / MLOps Engineer position at PLAI. With extensive experience in building scalable infrastructure and a strong background in automating machine learning workflows, I am excited about the opportunity to contribute to an AI platform that revolutionizes racket sports through advanced video analytics.
In my previous roles, I have successfully managed complex cloud environments and implemented robust CI/CD pipelines that significantly reduced deployment times. My expertise in Kubernetes and MLOps tools aligns perfectly with PLAI's mission to transform any court into a smart gaming space. I am particularly drawn to your innovative approach to sports technology and am eager to bring my technical skills to your talented team.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в PLAI уже сейчас
Присоединяйтесь к PLAI, чтобы создавать будущее спортивной аналитики на базе AI — откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
в PLAI — AI-платформа для ракетных видов спорта (теннис, падел), которая превращает любой корт в умное игровое пространство с видео, аналитикой и турнирами.
От 250К. Офис (Москва) или удалённая работа.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- Kubernetes
- CI/CD
- MLOps
- DevOps
- Docker
Возможные вопросы на собеседовании
Важно понимать, как кандидат автоматизирует жизненный цикл моделей машинного обучения.
Расскажите о вашем опыте построения MLOps пайплайнов: какие инструменты использовали для версионирования данных и моделей?
Платформа работает с видео и аналитикой, что требует эффективного управления контейнерами.
Как бы вы оптимизировали Kubernetes кластер для обработки тяжелых GPU-зависимых нагрузок в реальном времени?
Для спортивной аналитики критична скорость доставки изменений.
Опишите ваш подход к реализации CI/CD для микросервисной архитектуры с учетом специфики ML-сервисов.
Работа с видеоданными требует надежного хранения и быстрого доступа.
Какие стратегии масштабирования хранилищ данных вы применяли в проектах с большими объемами медиа-контента?
Проверка навыков решения инцидентов в высоконагруженных системах.
Приведите пример сложной проблемы в инфраструктуре, которую вы решили: как проводили диагностику и какие выводы сделали?
Похожие вакансии
DevOps Engineer / Blockchain & AI Infrastructure Engineer
Devops senior
Devops Middle+/Senior
DevOps Middle +/ Senior
Senior DevOps/Mlops
Senior DevOps/SRE Engineer (On-Premise инфраструктура)
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
- от 250 000 ₽