← К вакансиям
Selecty85/100
MLOps
250 000–340 000 RUB
Опубликовано: 27 июля 2026
🔒 Контакты и отклик — после вступления в клуб
Вступить и откликнуться →Ключевой инженер для построения GenOps-фабрики цифровых агентов. Задачи: DevOps для AI, развертывание и оптимизация LLM/VLM, мониторинг и обеспечение высокой доступности.
Публикатор: Nelly
Обсуждение: @••••••
#вакансия #MLOps #DevOps #Python #LLM #AI #MachineLearning
#Kubernetes #Docker #CI_CD #PostgreSQL
Мы создаем экосистему цифровых сотрудников на базе передовых открытых LLM/VLM-моделей. Наши ИИ-агенты автоматизируют ключевые операционные процессы, напрямую влияя на эффективность и конкурентное преимущество бизнеса наших заказчиков.
Компания: Selecty
Позиция: MLOps (банк)
Уровень дохода: 250-340 к гросс
Формат: оформление по ТК РФ
Удаленка РФ
чем предстоит заниматься:
Ты станешь ключевым инженером, который превращает исследовательские прототипы в отказоустойчивую GenOps-фабрику цифровых агентов.
Твои задачи: DevOps для AI:
Проектирование и развитие самообслуживания CI/CD пайплайнов для внутреннего деплоя AI-агентов и мультиагентных систем.
Инференс под управление: Развертывание и оптимизация LLM/VLM в процессе разработки (оптимизация памяти, формирование скорости) с использованием vLLM, Triton Inference Server, SGLang.
Надёжность: Обеспечение высокой доступности сервисов, работа с масштабированием горизонтальных подов и управление состоянием агентов.
Мониторинг 360°: Внедрение комплексного наблюдения: от стандартных метрик (CPU/GPU, задержка) до конкретных ML-метрик (качество генерации, дрейф данных, оценка тональности ответов).
Обязательные требования
Опыт вывода LLM-решений в прод.
* Уверенное владение Python и асинхронным программированием (asyncio).
* Уверенное владение Kubernetes (Helm, управление кластерами).
* Знание Gitlab CI, Jenkins и пр
* Понимание архитектуры RAG-систем, работы embedding-моделей и ранжирования.
* Умение оптимизировать инференс: квантизация, continuous batching, PagedAttention.
* Будет плюсом: опыт с графовыми БД и построением мультиагентных систем
Технологический стек:
Python, FastAPI, langchain/llamaindex/haystack k8s, docker, S3, postgres
Опыт работы с векторными и графическими БД.
Условия
Оформление по ТК РФв в IT-аккредитованную компанию
ДМС (включая стоматологию)
Компенсация фитнеса
Скидки на обучение английскому (Skyeng)
Индексация заработной платы
Современная техника
IT-аккредитация компании
Место для откликов: @••••••
