- Страна
- Россия
- Зарплата
- 430 000 ₽ – 527 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Senior MLOps инженер
Оценка ИИПривлекательная вакансия с конкурентной «белой» зарплатой и современным стеком технологий. Предлагается гибкий формат работы и полный социальный пакет, что делает предложение сильным для опытных специалистов.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованием глубоких знаний на стыке DevOps и Data Science, включая администрирование Kubernetes и работу с GPU (CUDA). Senior-уровень предполагает не только владение инструментами, но и архитектурное видение процессов MLOps.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата (430-527к gross) находится в верхнем сегменте рыночного диапазона для Senior MLOps специалистов в России. Она полностью соответствует ожиданиям кандидатов такого уровня квалификации.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Отправьте свое резюме Маргарите прямо сейчас, чтобы занять позицию Senior MLOps в сильной технической команде!
Описание вакансии
Senior MLOps инженер
*💰*430 000 ₽ – 527 000 ₽ gross
*📌*Условия и бонусы:
Фултайм, удаленно (РФ)/ гибрид/ офис, оформление по ТК РФ/ИП, ДМС.
*📌*Наши ожидания:
– опыт DevOps от 3-5 лет (decker, helm, jenkins\gitlab CI, python);
– опыт ML/MLOps от года (airflow, jupyterhub, mlflow, seldon, cuda);
– опыт администрирования Kubernetes от 2х лет;
– опыт работы Hadoop, Spark, Kafka, ELK;
– самостоятельность в доведении задач до результата;
– проактивность и инициативность в предложениях по рефакторингу.
*✍🏼*Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Docker
- Helm
- Jenkins
- GitLab CI
- Python
- Airflow
- JupyterHub
- MLflow
- Seldon Core
- CUDA
- Kubernetes
- Hadoop
- Apache Spark
- Apache Kafka
- ELK stack
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с инфраструктурой для обучения моделей на GPU.
Расскажите о вашем опыте настройки и мониторинга CUDA-контейнеров в Kubernetes. С какими проблемами распределения ресурсов вы сталкивались?
Оценка навыков построения жизненного цикла ML-моделей.
Как вы организуете процесс деплоя моделей с использованием Seldon и MLflow? Как обеспечивается версионирование и откат моделей в продакшене?
Проверка компетенций в области Big Data.
Опишите типичный пайплайн обработки данных с использованием Spark и Kafka, который вы поддерживали. Как вы решали вопросы масштабирования этих систем?
Оценка навыков автоматизации.
В чем, по вашему мнению, заключаются основные отличия классического CI/CD от CD для ML-моделей, и как вы реализуете это в GitLab CI/Jenkins?
Проверка проактивности и навыков рефакторинга.
Приведите пример, когда ваша инициатива по рефакторингу инфраструктуры привела к значительному улучшению производительности или снижению затрат.
Похожие вакансии
Senior MLOps инженер
Senior Data Engineer
Python разработчик (DWH/Data Engineering)
Data Scientist Middle+, Senior
Data Scientist
ML-инженер
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!