Главный MLOps (Платформа ИИ)
Вакансия опубликована на hh.ru — открыть оригинал ↗
Похожие вакансии
Все вакансии →MLOps инженер
Развитие и поддержка ML-инфраструктуры: оркестрация экспериментов и обучения моделей, версионирование данных и моделей, системы инференса. Настройка CI/CD и автоматизация ML-пайплайнов в Docker/Kubernetes, в том числе на GPU. Требуется Python, опыт с MLOps-инструментами (ClearML, MLflow, Kubeflow) от года и знание Linux.
DevOps / LLMOps Engineer (AI-платформа)
Развёртывание и поддержка сервисов AI-платформы ПравоАгент в Kubernetes, запуск и оптимизация ML/LLM-моделей на GPU, обеспечение работы RAG-поиска и обработки документов. Интеграция с внешними LLM-провайдерами, развитие собственной GPU-инфраструктуры, автоматизация и мониторинг совместно с командами DevOps и Platform Engineering.
DevOps-инженер инфраструктуры машинного обучения
DevOps-инженер для построения и сопровождения MLOps-платформы в Альфа-Банке: развёртывание сервисов в Kubernetes, GitOps (Argo CD/Flux), CI/CD пайплайнов обучения и инференса моделей, настройка MLflow, Airflow, KServe/Seldon и observability. Требуется опыт вывода компонентов в промышленный контур, знание Kubernetes, GitOps, Linux и понимание MLOps-цикла; плюсом — опыт в банке и знание требований ИБ/ДКБ. Формат работы — удалённый, доход обсуждается по итогам собеседования.
ML/DevOps Engineer
Инженер по инфраструктуре в МТС Банке: организация надёжного деплоя, мониторинга и оптимизации ресурсов для обучения и инференса ML-моделей. Автоматизация поставки моделей и сервисов, поддержка их работоспособности, контроль ИБ и стандартов надёжности. Стек: Kubernetes, Docker, Linux, GitLab CI, Ansible, Terraform, Airflow, Python, vLLM, Triton, Prometheus/Grafana, MLflow, Qdrant, Vault.