yandex
+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Ускорим процесс поиска работы
LeadУдалённоПолная занятость

Senior/Lead ML Engineer (MLOps + ML)

ИИОценка ИИ

Привлекательная позиция для опытных специалистов благодаря in-house формату и современному стеку технологий. Роль предполагает высокую степень ответственности и возможность влиять на архитектуру ML-решений.


Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний
Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Высокая сложность обусловлена требованием совмещения ролей ML и MLOps инженера на уровне Senior/Lead. Кандидат должен владеть широким стеком технологий, включая Python, Java, облачные платформы и инструменты обработки больших данных.

Анализ зарплаты

Медиана140 000 $
Рынок110 000 $ – 180 000 $
ИИОценка ИИ

Для позиции уровня Senior/Lead ML Engineer с навыками MLOps на глобальном рынке предлагаемая роль соответствует верхним границам рыночных ожиданий. Сочетание ML и Java-разработки часто оплачивается выше среднего из-за редкости таких специалистов.

Сопроводительное письмо

I am writing to express my strong interest in the Senior/Lead ML Engineer position. With extensive commercial experience spanning both ML development and MLOps infrastructure, I have a proven track record of building scalable DL workflows and automating CI/CD pipelines for complex machine learning models. My technical background in Python and Java, combined with hands-on expertise in AWS and tools like MLflow and SageMaker, aligns perfectly with your requirements for this in-house role.

Throughout my career, I have focused on bridging the gap between data science and production-ready software engineering. I have successfully implemented Apache Spark for large-scale data processing and utilized PyTorch to deliver high-performance models. I am particularly excited about the opportunity to apply my skills in a dedicated in-house environment where I can take ownership of the end-to-end ML lifecycle and drive best practices across the team.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в TalentsToday уже сейчас

Отправьте свое резюме сегодня, чтобы возглавить разработку MLOps-инфраструктуры в стабильном in-house проекте!

Описание вакансии

📌 In-house (not outstaff) ‼️

We are looking for a Senior/Lead ML Engineer (MLOps + ML) ⚡️

🎯 Requirements:

• Strong commercial experience as both ML Engineer and MLOps Engineer

• Hands-on experience with ML/DL workflows and best practices

• Strong experience with CI/CD pipelines and automation

• Experience working with AWS, Azure, or GCP

• Strong Python and Java skills

• Experience with PostgreSQL, MongoDB, Redis

• Experience with MLflow, Langfuse, SageMaker, or similar DS/MLOps tools

• Experience with Apache Spark

• Experience with PyTorch and/or TensorFlow

• B.Sc. or M.Sc. in Computer Science, Software Engineering, or a related field

📩 Send your CV:

Откликнуться

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

  • Python
  • Java
  • MLOps
  • AWS
  • Azure
  • GCP
  • PostgreSQL
  • MongoDB
  • Redis
  • MLflow
  • Langfuse
  • SageMaker
  • Apache Spark
  • PyTorch
  • TensorFlow
  • CI/CD

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка опыта в MLOps и понимания жизненного цикла модели.

Расскажите о самом сложном пайплайне CI/CD для ML-моделей, который вы проектировали: как вы обеспечивали воспроизводимость и мониторинг?

Оценка навыков работы с большими данными и Apache Spark.

С какими основными проблемами производительности в Apache Spark вы сталкивались и как их решали при подготовке данных для обучения?

Проверка владения Java в контексте ML-инфраструктуры.

В каких сценариях в вашей практике было оправдано использование Java вместо Python для ML-сервисов?

Оценка опыта работы с облачной инфраструктурой.

Как вы оптимизировали затраты на обучение и деплой моделей в AWS/Azure/GCP без потери производительности?

Проверка лидерских качеств и архитектурного видения.

Как бы вы организовали процесс версионирования данных и моделей в команде с нуля, используя MLflow или аналоги?

Похожие вакансии

T
Twinby
300 000 ₽ – 450 000 ₽

Team Lead Data Science / ML

LeadУдалённо
Data Science · Machine Learning · A/B Testing · MLOps · Computer Vision · Vector Search · Recommendation Systems · Anti-fraud · Python
+9 навыков
NDA
430 000 ₽ – 527 300 ₽

MLOps инженер (Team Lead)

LeadУдалённо
PostgreSQL · JupyterHub · Coder · Airflow · Argo Workflows · MLflow · Seldon Core · Python · Hadoop · Docker · OpenShift · Kubernetes · Longhorn · Jenkins · Kafka · Redis · Spark · HDFS · Helm · GitLab CI · CUDA · ELK stack
+22 навыков
NDA
430 000 ₽ – 527 300 ₽

MLOps инженер (Тимлид)

LeadУдалённо
PostgreSQL · JupyterHub · Airflow · Argo Workflows · MLflow · Seldon Core · Python · Hadoop · Docker · OpenShift · Kubernetes · Jenkins · Kafka · Redis · Spark · HDFS · Helm · GitLab CI · ELK stack
+19 навыков
Я
Яндекс
Не указана

Лид ML-аналитики в Нейросервисы

LeadУдалённо
ML · LLM · SQL · Python · LLM-as-a-judge · Synthetic Data · RAG · B2B · Data Analysis
+9 навыков
Т
Т-Банк
Не указана

Тимлид команды data‑инженеров

LeadУдалённо
ETL · ELT · Data Engineering · DWH · Data Visualization · Architecture · Team Leadership
+7 навыков
А
Авиасейлс
Не указана

Team Lead ML в Авиасейлс (Travelpayouts)

LeadУдалённо
Machine Learning · ML Infrastructure · Artificial Intelligence · Data-driven Decision Making · Team Management
+5 навыков
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!