Вступить в клуб →
← К вакансиям
РУСАЛ72/100

Senior ML Platform Engineer (MLOps)

Опубликовано: 27 октября 2026
seniorremoteML / Data SciencefulltimeМосква, Россияrupythonkuberneteslinuxmlopsapache sparkkafkaci/cds3hdfsdevopsbashvmware
Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →

Вакансия опубликована на hh.ru — открыть оригинал ↗

Похожие вакансии

Все вакансии →
ИЦ АЙ-ТЕКОМосква, Россияonsitefulltimemiddle72

Middle/Middle+ ML OPS Engineer (Сбер. Офис)

Системный интегратор АЙ-ТЕКО ищет ML Ops инженера для проекта Сбера: выстраивание жизненного цикла ML-моделей, автоматизация обучения и деплоя, пакетный и онлайн-скоринг, мониторинг качества и воспроизводимость расчётов. Требуется опыт сопровождения моделей в продакшене, уверенный Python и SQL, Docker/Kubernetes, Linux, Git и CI/CD. Работа офисная в Москве (Кутузовский 32), оформление по ТК РФ, ДМС с первого дня.

pythonsqldockerkubernetesopenshiftlinux+6
27 октября 2026
ИЦ АЙ-ТЕКОМоскваonsitefulltimemiddle70

ML Ops Engineer

Инженер MLOps в системном интеграторе АЙ-ТЕКО: построение жизненного цикла ML-моделей, автоматизация обучения и развертывания, пакетный и онлайн-скоринг, мониторинг качества и воспроизводимость расчетов. Требуется опыт сопровождения ML-моделей в проде, уверенный Python и SQL, Docker/Kubernetes, Linux, Git и CI/CD.

ci/cddockergithadoopkafkakubernetes+7
27 октября 2026
Сбер. ITМоскваonsitefulltimemiddle78

Middle+ AI Engineer (MLOps Expert)

Разработка и поддержка production-grade ML-систем для банковской безопасности: антифрод, управление рисками и обнаружение аномалий. Задачи на стыке Data Science, Backend и DevOps — автоматизация, масштабирование и контроль жизненного цикла моделей: Docker, CI/CD, MLflow, Kubernetes, Airflow, Kafka, мониторинг дрейфа данных. Полностью офисный формат в Москве.

pythonmlopsdockerkubernetesci/cdmlflow+6
11 октября 2026
UZUM TECHNOLOGIES. ITМосква, Россияremotefulltimesenior78

Senior MLOps Engineer

Проектирование и развитие ML-контура: инференс, автоматизация переобучения, доставка моделей в продукт и мониторинг, с ответственностью за high availability и масштабирование под нагрузкой. Контейнеризация и деплой моделей на Triton Inference Server (ONNX, TensorRT), построение CI/CD с ML-нагрузкой, observability и инфраструктуры для A/B-экспериментов, в том числе on-prem. Требуется от 4 лет опыта в разработке/MLOps, уверенный Python, Linux, Docker и знание информационной безопасности.

pythontriton inference serveronnxtensorrtdockerkubernetes+6
23 октября 2026