- Страна
- Россия
- Зарплата
- 350 000 ₽ – 450 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Team Lead MLOps / Tech Lead
Отличная вакансия для опытного лида: высокая зарплата, современный стек (RAG, AutoML), удаленный формат и полный пакет бенефитов. Проект в финтехе гарантирует масштаб и сложность задач.
Сложность вакансии
Роль требует сочетания глубоких технических знаний в MLOps/DevOps и развитых управленческих навыков для руководства кросс-функциональной командой в банковском секторе. Высокая ответственность за архитектуру антифрод-систем и долгосрочное планирование бэклога.
Анализ зарплаты
Предложенная зарплата (350-450к net) полностью соответствует рыночному уровню для позиции Team Lead в Москве и крупных финтех-компаниях. Возможность работы через ИП позволяет выйти на верхнюю границу рыночного диапазона.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Selecty уже сейчас
Станьте лидером MLOps-направления в крупном финтех-проекте и развивайте передовую антифрод-платформу вместе с Selecty!
Описание вакансии
Публикатор: Алина Оленич
Обсуждение: @devops_jobs
#mlops #teamlead #fintech #вакансия #россия
Должность: Team Lead MLOps / Tech Lead
Компания: Selecty (КА)
Локация и формат: удаленно по РФ
Зп : 350 000 — 450 000 ₽ net по ТК ( по ИП выше)
Проект — внедрение моделей Антифрод в рамках развития MLOps-экосистемы банка.
Команда развивает единую платформу для работы с ML-моделями и инфраструктурой их доставки.
В рамках проекта:
Среда разработки моделей (train / inference пайплайны)
Среда исполнения моделей
Платформа доставки и эксплуатации
Feature Store
AutoML решения
A/B тестирование
RAG и AI-агенты
Чем предстоит заниматься:
Руководство кросс-функциональной технической командой
Планирование спринтов, контроль сроков и качества (DoD)
Управление ожиданиями заказчиков
Проведение 1-1, развитие команды, онбординг
Погружение в архитектуру и разработку решений
Участие в R&D активностях
Проработка и развитие MLOps-инфраструктуры
Проактивное выявление и решение инфраструктурных рисков
Ведение backlog (горизонт планирования от года)
Работа с техдолгом
Выстраивание процессов через Jira
Ожидания от кандидата:
Опыт управления командами разработки и/или DevOps
Уверенное понимание DevOps и MLOps процессов
Опыт работы в финтехе / банках
Понимание антифрод-систем, кредитных конвейеров или систем блокировок
Опыт выстраивания командных процессов (1-1, ИПР, онбординг)
Продуктовое мышление
Будет плюсом:
Опыт работы с Kubernetes, CI/CD
Знание Hadoop / Spark / Kafka / ELK
Опыт работы с ML-платформами и пайплайнами
Практика построения MLOps-экосистем
Стек:
Kubernetes, CI/CD, Hadoop, Spark, Kafka, ELK, Jira, ML pipelines, Feature Store, AutoML, RAG
Условия:
-ДМС со стоматологией
-Компенсация фитнеса
-Скидки на курсы английского (Skyeng) и в кино
-Индексация зарплаты
-Современная техника для работы
-IT-аккредитация
Присылай резюме - Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- MLOps
- Kubernetes
- CI/CD
- Hadoop
- Spark
- Kafka
- ELK stack
- Jira
- Feature Store
- AutoML
- RAG
- DevOps
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта управления и развития сотрудников.
Расскажите о вашем опыте проведения 1-1 встреч: как вы выстраиваете индивидуальные планы развития для инженеров разного уровня?
Оценка понимания специфики MLOps в финтехе.
С какими основными вызовами вы сталкивались при внедрении Feature Store или автоматизации пайплайнов в банковской среде?
Проверка навыков управления рисками и техдолгом.
Как вы приоритизируете задачи по техдолгу в условиях жестких дедлайнов по бизнес-фичам в антифрод-проектах?
Оценка технического кругозора в области AI.
Каков ваш опыт работы с RAG и AI-агентами, и как вы видите их интеграцию в текущую инфраструктуру банка?
Проверка процессов контроля качества.
Как вы определяете Definition of Done (DoD) для задач по развертыванию ML-моделей в продакшн?
Похожие вакансии
TPO (Technical Product Owner) в MLOps / Platform
TeamLead MLOps/DevOps (Banking / ML-Platform)
Lead ML Engineer (NLP)
Team Lead Data Engineer
Lead Data Scientist
ML-Разработчик (Lead)
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
- 350 000 ₽ – 450 000 ₽