DevOps инженер
DevOps Engineer Lead Remote
ID: 41615
1 день назад
Активна
Selecty
Россия
400 000 ₽ - 450 000 ₽
Требуемый опыт
От 3 до 6 лет
Формат работы
Удаленная работа
📞Способы связи
📄 Оригинальный текст вакансии
Публикатор: Алина Оленич
Обсуждение: @devops_jobs
#sre #mlops #lead #fintech #вакансия #россия
Должность: Lead SRE / MLOps / DevOps
Компания: Selecty (КА)
Локация и формат: удаленно по РФ
Зп : : 400 000 — 450 000 ₽ net (ТК / ИП)
Проект — развитие централизованной MLOps-экосистемы крупного банка.
Команда отвечает за платформу полного цикла работы с ML-моделями — от разработки до эксплуатации.
В рамках платформы:
Среда разработки моделей (train / inference пайплайны)
Среда исполнения моделей
Платформа доставки
Feature Store
AutoML и внутренняя ML-платформа для аналитиков
A/B тестирование
RAG / LLMOps
Системы обработки документов с использованием ИИ
Чем предстоит заниматься:
Развитие и ответственность за observability стек платформы и смежных решений
Роль связующего звена между командами разработки, инфраструктуры и сопровождения
Создание и развитие инструментов для работы в едином ML-контуре (совместно с dev-командами)
Масштабирование ML-платформы и инфраструктурных решений
Участие в развитии централизованной MLOps-экосистемы
Повышение надежности, отказоустойчивости и прозрачности систем
Ожидания от кандидата:
Опыт SRE / DevOps от 3+ лет
Опыт работы с MLOps / ML-инфраструктурой от 1 года
Уверенное администрирование Kubernetes (от 2 лет)
Опыт работы с CI/CD (Jenkins / GitLab CI), Docker, Helm
Знание Python
Опыт работы с инструментами MLOps:
Airflow, MLflow, Argo Workflows, JupyterHub, Seldon, KServe, CUDA
Опыт работы с big data стеком:
Hadoop, Spark, Kafka, ELK
Стек:
Kubernetes, Docker, Helm, Jenkins / GitLab CI, Python
Airflow, MLflow, Argo, Seldon, KServe, JupyterHub
Hadoop, Spark, Kafka, ELK
ML pipelines, Feature Store, AutoML, RAG / LLMOps
Условия:
-ДМС со стоматологией
-Компенсация фитнеса
-Скидки на курсы английского (Skyeng) и в кино
-Индексация зарплаты
-Современная техника для работы
-IT-аккредитация
Присылай резюме - @alinarood
🛠 Навыки
Apache Airflow
Apache Kafka
Argo Workflows
CUDA
Elasticsearch
Hadoop
Jenkins (tools for software configuration management)
JupyterHub
Kserve
manage ICT virtualisation environments
MLflow
project configuration management
Python (computer programming)
Seldon Core
Spark
🎯 Домены
Fin-tech
ML
MLOps
SRE
🤖 ИИ навыки
AutoML
DevOps
Feature Store
Hadoop
Jenkins (tools for software configuration management)
LLMOps
manage ICT virtualisation environments
MLOps
ML Pipelines
Observability
Python (computer programming)
RAG
Spark
SRE
* Навыки определены автоматически с помощью нейросети
🤖 ИИ домены
Artificial Intelligence
Big Data
Cloud Computing
Data Science
FinTech
Infrastructure Engineering
Machine Learning
Software Engineering
* Домены определены автоматически с помощью нейросети
📢 Информация о публикации
🔗 Оригинальные посты (1)
Канал:devops_jobs_feed