- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Специалист по инфраструктуре машинного обучения (MLOps-инженер)
Интересная позиция на стыке DevOps и ML в стабильной и известной компании. Четкий стек технологий и локация в Санкт-Петербурге делают вакансию привлекательной для опытных инженеров.
Сложность вакансии
Роль требует глубоких знаний как в классическом DevOps (K8s, Docker), так и понимания специфики жизненного цикла ML-моделей. Работа в крупной ИТ-компании в сфере безопасности подразумевает высокие стандарты к качеству и надежности инфраструктуры.
Анализ зарплаты
Зарплата в объявлении не указана, но для MLOps-инженера уровня Middle/Senior в Санкт-Петербурге рыночные ожидания обычно находятся в диапазоне 250 000 – 450 000 рублей. «ГАЗИНФОРМСЕРВИС» как крупный игрок обычно предлагает конкурентные условия, соответствующие рынку.
Сопроводительное письмо
Меня заинтересовала вакансия MLOps-инженера в компании «ГАЗИНФОРМСЕРВИС». Мой опыт работы с Docker и Kubernetes, а также понимание специфики развертывания моделей машинного обучения позволяют мне эффективно решать задачи по автоматизации и поддержке ML-инфраструктуры.
Я имею практический опыт настройки CI/CD процессов и работы с базами данных, в частности ClickHouse, что соответствует вашим требованиям. Буду рад применить свои навыки для обеспечения стабильной работы ваших ML-сервисов и оптимизации процессов доставки моделей в продакшн.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в ГАЗИНФОРМСЕРВИС уже сейчас
Присоединяйтесь к команде «ГАЗИНФОРМСЕРВИС» и развивайте передовую ML-инфраструктуру в Санкт-Петербурге!
Описание вакансии
Требуется «Специалист по инфраструктуре машинного обучения (MLOps-инженер )» (Санкт-Петербург)
Компания «ГАЗИНФОРМСЕРВИС» ищет хорошего специалиста на вакансию «Специалист по инфраструктуре машинного обучения (MLOps-инженер )». Санкт-Петербург (Россия). Требуемые навыки: #DevOps, #Docker, #Git, #ClickHouse, #Kubernetes.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- DevOps
- Docker
- Git
- ClickHouse
- Kubernetes
- MLOps
Возможные вопросы на собеседовании
MLOps требует автоматизации не только кода, но и данных/моделей.
Как бы вы организовали процесс CI/CD для ML-модели, включая этапы валидации данных и версионирования?
ClickHouse указан в стеке, важно понимать опыт работы с высоконагруженными БД.
В каких сценариях в ML-инфраструктуре целесообразно использовать ClickHouse и как обеспечить его отказоустойчивость?
Kubernetes является стандартом для оркестрации.
Опишите ваш опыт развертывания GPU-зависимых нагрузок в Kubernetes. С какими сложностями вы сталкивались?
Мониторинг — критическая часть MLOps.
Как вы организуете мониторинг дрейфа данных (data drift) и качества предсказаний модели в реальном времени?
Безопасность важна для Газинформсервиса.
Какие практики безопасности (DevSecOps) вы считаете наиболее критичными при работе с инфраструктурой машинного обучения?
Похожие вакансии
Senior DevOps
DevOps Developer (Middle+/Senior)
DevOps (Middle)
Senior DevOps / Platform Engineer (Highload, Web3, AI)
SRE инженер
DevOps Engineer / Blockchain & AI Infrastructure Engineer
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