- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Team Lead MLOps/DevOps (Banking / ML-Platform)
Оценка ИИПривлекательная вакансия для опытных специалистов благодаря современному стеку (MLOps, Kubernetes, Big Data) и возможности удаленной работы. Роль предполагает высокую степень ответственности и влияние на развитие ML-платформы в банковском секторе.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена необходимостью совмещать глубокие знания DevOps (Kubernetes, CI/CD) с экспертизой в ML-инфраструктуре (MLflow, CUDA) и управленческими навыками Team Lead. Дополнительную сложность добавляет работа с Big Data стеком и строгие требования к гражданству и локации.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Team Lead MLOps в банковском секторе РФ рыночный диапазон составляет от 400 000 до 600 000 рублей на руки. Учитывая требования к опыту в Big Data и Kubernetes, финальное предложение будет сильно зависеть от глубины технических знаний кандидата.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Если вы готовы возглавить развитие ML-платформы в крупном банке, откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
Team Lead MLOps/DevOps (Banking / ML-Platform)
#TeamLeadMLOps #TeamLeadDevOps #TeamLead #DevOps #MLOps #РФ #Удаленно
Требования:
Стек: Kubernetes, Helm, GitLab CI, Python, MLflow, Airflow, Seldon, CUDA, Hadoop, Spark, Kafka. Опыт в DevOps от 3 лет (Docker, Helm, CI/CD, Python). Опыт в ML/MLOps от 1 года (MLflow, Seldon, JupyterHub, CUDA). Администрирование Kubernetes от 2 лет. Практика работы с Big Data: Hadoop, Spark, Kafka, ELK. Лидировать стрим MLOps проектов, масштабировать инструменты управления жизненным циклом моделей (AutoML, MLOps). Конфигурировать и развертывать инфраструктурные компоненты с нуля. Создавать и поддерживать единый ML-контур для обучения и промышленного применения моделей. Разрабатывать автоматизированные пайплайны под бизнес-задачи банка. Важно для подачи: При отклике обязательно заполнить 10 вопросов скрининга. Весь релевантный опыт и достижения (численность команды, оптимизация ресурсов) должны быть четко отражены в резюме. Гражданство: РФ.
Локация:📍Только РФ (Удалённо).
Контакт для отклика: Откликнуться + CV ID: MLOps_Lead_PIP
Про карьеру, рост и ценность себя: @jobstobeloved
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Kubernetes
- Helm
- Docker
- Airflow
- Kafka
- Hadoop
- Spark
- MLflow
- CUDA
- GitLab CI
- ELK
- Seldon
- JupyterHub
- AutoML
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта управления и масштабирования процессов в специфической нише MLOps.
Расскажите о вашем опыте лидирования MLOps-стрима: как вы выстраивали процессы взаимодействия между Data Scientists и инженерами?
Оценка технических навыков в области инфраструктуры для машинного обучения.
С какими основными сложностями вы сталкивались при развертывании и поддержке Seldon и MLflow в Kubernetes?
Проверка компетенций в области работы с GPU-ресурсами.
Как вы организовывали распределение ресурсов CUDA в кластере Kubernetes для задач обучения и инференса моделей?
Оценка опыта работы с большими данными, указанными в стеке.
Опишите ваш опыт интеграции ML-пайплайнов с Big Data стеком (Hadoop, Spark, Kafka).
Проверка лидерских качеств и умения оптимизировать ресурсы.
Приведите пример, когда ваша оптимизация инфраструктуры или процессов привела к значительной экономии ресурсов или ускорению Time-to-Market моделей.
Похожие вакансии
SRE Lead
SRE Lead (MLOps)
Главный DevOps-инженер
Технический лидер SRE
Infrastructure Team Lead
Infrastructure Team 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!