Публикатор: Алина Оленич
Обсуждение: @devops_jobs
#вакансия #MLOps #MachineLearning #Python #DataScience #AI #Backend #Hadoop #PySpark #Airflow #Kubernetes #PostgreSQL #FastAPI #Career #ITJobs #Tech #MLSystemDesign #RAG #LLM #MLPlatform #BankingJobs #PythonDev #DataEngineering #TechCareers
MLOps (банк)
Стрим занимается разработкой моделей машинного обучения для сегментов малого, среднего и крупного бизнеса. Разработка ведется «под ключ»: сбор и подготовка данных, построение моделей и их внедрение в PROD.
Компания: Selecty (КА)
Зарплата: 200 000 – 310 000 ₽ на руки (зависит от грейда)
Формат: только ТК РФ (совместительство в банке)
\Стек технологий:
Python, Jupyter Hub, Git, Apache Airflow, Hadoop, PySpark, aiohttp, FastAPI, PostgreSQL, S3, Jenkins, Kubernetes
Библиотеки для ML:
Sklearn, XGBoost/LGBM/CatBoost, PyTorch/TensorFlow, NLTK, OpenCV, LLM и другие
Обязанности:
Проектирование и реализация ML-решений для промышленного применения
Адаптация моделей под инфраструктуру и оптимизация для повышения производительности (inference)
Выстраивание MLOps и CI/CD процессов
Развитие инструментов ML-платформы
Участие в системном анализе и обсуждении требований заказчика
Исследование и внедрение решений для управления жизненным циклом ML-моделей
Развертывание ПО на тестовых и продуктивных средах
Требования:
Обязательное высшее образование
Отсутствие открытых ИП в сфере ИТ
Обязательное наличие военного билета или приписного
Опыт backend-разработки на Python, включая асинхронное программирование
Опыт работы с реляционными базами данных
Понимание принципов работы web: HTTP, REST
Уверенное владение инструментами: Git, менеджеры зависимостей, линтеры, type-checker
Понимание CI/CD, опыт работы с Docker и Kubernetes
Будет плюсом:
Опыт работы с Hadoop, PySpark, Airflow
Опыт работы с очередями, S3, Redis, Celery
Опыт проектирования отказоустойчивых и масштабируемых систем
Знание и применение принципов System Design и ML System Design
Опыт работы с Large Language Models, RAG-сервисами, агентами
Условия
Оформление по ТК РФ (совместительство в банке)
ДМС (включая стоматологию)
Компенсация фитнеса
Скидки на обучение английскому языку (Skyeng)
Индексация заработной платы
Современная техника для работы
IT-аккредитация компании
Откликнуться - @alinarood
Обсуждение: @devops_jobs
#вакансия #MLOps #MachineLearning #Python #DataScience #AI #Backend #Hadoop #PySpark #Airflow #Kubernetes #PostgreSQL #FastAPI #Career #ITJobs #Tech #MLSystemDesign #RAG #LLM #MLPlatform #BankingJobs #PythonDev #DataEngineering #TechCareers
MLOps (банк)
Стрим занимается разработкой моделей машинного обучения для сегментов малого, среднего и крупного бизнеса. Разработка ведется «под ключ»: сбор и подготовка данных, построение моделей и их внедрение в PROD.
Компания: Selecty (КА)
Зарплата: 200 000 – 310 000 ₽ на руки (зависит от грейда)
Формат: только ТК РФ (совместительство в банке)
\Стек технологий:
Python, Jupyter Hub, Git, Apache Airflow, Hadoop, PySpark, aiohttp, FastAPI, PostgreSQL, S3, Jenkins, Kubernetes
Библиотеки для ML:
Sklearn, XGBoost/LGBM/CatBoost, PyTorch/TensorFlow, NLTK, OpenCV, LLM и другие
Обязанности:
Проектирование и реализация ML-решений для промышленного применения
Адаптация моделей под инфраструктуру и оптимизация для повышения производительности (inference)
Выстраивание MLOps и CI/CD процессов
Развитие инструментов ML-платформы
Участие в системном анализе и обсуждении требований заказчика
Исследование и внедрение решений для управления жизненным циклом ML-моделей
Развертывание ПО на тестовых и продуктивных средах
Требования:
Обязательное высшее образование
Отсутствие открытых ИП в сфере ИТ
Обязательное наличие военного билета или приписного
Опыт backend-разработки на Python, включая асинхронное программирование
Опыт работы с реляционными базами данных
Понимание принципов работы web: HTTP, REST
Уверенное владение инструментами: Git, менеджеры зависимостей, линтеры, type-checker
Понимание CI/CD, опыт работы с Docker и Kubernetes
Будет плюсом:
Опыт работы с Hadoop, PySpark, Airflow
Опыт работы с очередями, S3, Redis, Celery
Опыт проектирования отказоустойчивых и масштабируемых систем
Знание и применение принципов System Design и ML System Design
Опыт работы с Large Language Models, RAG-сервисами, агентами
Условия
Оформление по ТК РФ (совместительство в банке)
ДМС (включая стоматологию)
Компенсация фитнеса
Скидки на обучение английскому языку (Skyeng)
Индексация заработной платы
Современная техника для работы
IT-аккредитация компании
Откликнуться - @alinarood
Публикатор: Алина Оленич
Обсуждение: @devops_jobs
#вакансия #MLOps #MachineLearning #Python #DataScience #AI #Backend #Hadoop #PySpark #Airflow #Kubernetes #PostgreSQL #FastAPI #Career #ITJobs #Tech #MLSystemDesign #RAG #LLM #MLPlatform #BankingJobs #PythonDev #DataEngineering #TechCareers
MLOps (банк)
Стрим занимается разработкой моделей машинного обучения для сегментов малого, среднего и крупного бизнеса. Разработка ведется «под ключ»: сбор и подготовка данных, построение моделей и их внедрение в PROD.
Компания: Selecty (КА)
Зарплата: 200 000 – 310 000 ₽ на руки (зависит от грейда)
Формат: только ТК РФ
\Стек технологий:
Python, Jupyter Hub, Git, Apache Airflow, Hadoop, PySpark, aiohttp, FastAPI, PostgreSQL, S3, Jenkins, Kubernetes
Библиотеки для ML:
Sklearn, XGBoost/LGBM/CatBoost, PyTorch/TensorFlow, NLTK, OpenCV, LLM и другие
Обязанности:
Проектирование и реализация ML-решений для промышленного применения
Адаптация моделей под инфраструктуру и оптимизация для повышения производительности (inference)
Выстраивание MLOps и CI/CD процессов
Развитие инструментов ML-платформы
Участие в системном анализе и обсуждении требований заказчика
Исследование и внедрение решений для управления жизненным циклом ML-моделей
Развертывание ПО на тестовых и продуктивных средах
Требования:
Обязательное высшее образование
Обязательное наличие военного билета или приписного
Опыт backend-разработки на Python, включая асинхронное программирование
Опыт работы с реляционными базами данных
Понимание принципов работы web: HTTP, REST
Уверенное владение инструментами: Git, менеджеры зависимостей, линтеры, type-checker
Понимание CI/CD, опыт работы с Docker и Kubernetes
Будет плюсом:
Опыт работы с Hadoop, PySpark, Airflow
Опыт работы с очередями, S3, Redis, Celery
Опыт проектирования отказоустойчивых и масштабируемых систем
Знание и применение принципов System Design и ML System Design
Опыт работы с Large Language Models, RAG-сервисами, агентами
Условия
Оформление по ТК РФ
ДМС (включая стоматологию)
Компенсация фитнеса
Скидки на обучение английскому языку (Skyeng)
Индексация заработной платы
Современная техника для работы
IT-аккредитация компании
Откликнуться - @alinarood
Обсуждение: @devops_jobs
#вакансия #MLOps #MachineLearning #Python #DataScience #AI #Backend #Hadoop #PySpark #Airflow #Kubernetes #PostgreSQL #FastAPI #Career #ITJobs #Tech #MLSystemDesign #RAG #LLM #MLPlatform #BankingJobs #PythonDev #DataEngineering #TechCareers
MLOps (банк)
Стрим занимается разработкой моделей машинного обучения для сегментов малого, среднего и крупного бизнеса. Разработка ведется «под ключ»: сбор и подготовка данных, построение моделей и их внедрение в PROD.
Компания: Selecty (КА)
Зарплата: 200 000 – 310 000 ₽ на руки (зависит от грейда)
Формат: только ТК РФ
\Стек технологий:
Python, Jupyter Hub, Git, Apache Airflow, Hadoop, PySpark, aiohttp, FastAPI, PostgreSQL, S3, Jenkins, Kubernetes
Библиотеки для ML:
Sklearn, XGBoost/LGBM/CatBoost, PyTorch/TensorFlow, NLTK, OpenCV, LLM и другие
Обязанности:
Проектирование и реализация ML-решений для промышленного применения
Адаптация моделей под инфраструктуру и оптимизация для повышения производительности (inference)
Выстраивание MLOps и CI/CD процессов
Развитие инструментов ML-платформы
Участие в системном анализе и обсуждении требований заказчика
Исследование и внедрение решений для управления жизненным циклом ML-моделей
Развертывание ПО на тестовых и продуктивных средах
Требования:
Обязательное высшее образование
Обязательное наличие военного билета или приписного
Опыт backend-разработки на Python, включая асинхронное программирование
Опыт работы с реляционными базами данных
Понимание принципов работы web: HTTP, REST
Уверенное владение инструментами: Git, менеджеры зависимостей, линтеры, type-checker
Понимание CI/CD, опыт работы с Docker и Kubernetes
Будет плюсом:
Опыт работы с Hadoop, PySpark, Airflow
Опыт работы с очередями, S3, Redis, Celery
Опыт проектирования отказоустойчивых и масштабируемых систем
Знание и применение принципов System Design и ML System Design
Опыт работы с Large Language Models, RAG-сервисами, агентами
Условия
Оформление по ТК РФ
ДМС (включая стоматологию)
Компенсация фитнеса
Скидки на обучение английскому языку (Skyeng)
Индексация заработной платы
Современная техника для работы
IT-аккредитация компании
Откликнуться - @alinarood
Публикатор: Алина Оленич
Обсуждение: @devops_jobs
#вакансия #MLOps #MachineLearning #Python #DataScience #AI #Backend #Hadoop #PySpark #Airflow #Kubernetes #PostgreSQL #FastAPI #Career #ITJobs #Tech #MLSystemDesign #RAG #LLM #MLPlatform #BankingJobs #PythonDev #DataEngineering #TechCareers
MLOps (банк)
Стрим занимается разработкой моделей машинного обучения для сегментов малого, среднего и крупного бизнеса. Разработка ведется «под ключ»: сбор и подготовка данных, построение моделей и их внедрение в PROD.
Компания: Selecty (КА)
Зарплата: 200 000 – 310 000 ₽ на руки (зависит от грейда)
Формат: только ТК РФ
\Стек технологий:
Python, Jupyter Hub, Git, Apache Airflow, Hadoop, PySpark, aiohttp, FastAPI, PostgreSQL, S3, Jenkins, Kubernetes
Библиотеки для ML:
Sklearn, XGBoost/LGBM/CatBoost, PyTorch/TensorFlow, NLTK, OpenCV, LLM и другие
Обязанности:
Проектирование и реализация ML-решений для промышленного применения
Адаптация моделей под инфраструктуру и оптимизация для повышения производительности (inference)
Выстраивание MLOps и CI/CD процессов
Развитие инструментов ML-платформы
Участие в системном анализе и обсуждении требований заказчика
Исследование и внедрение решений для управления жизненным циклом ML-моделей
Развертывание ПО на тестовых и продуктивных средах
Требования:
Обязательное высшее образование
Обязательное наличие военного билета или приписного
Опыт backend-разработки на Python, включая асинхронное программирование
Опыт работы с реляционными базами данных
Понимание принципов работы web: HTTP, REST
Уверенное владение инструментами: Git, менеджеры зависимостей, линтеры, type-checker
Понимание CI/CD, опыт работы с Docker и Kubernetes
Будет плюсом:
Опыт работы с Hadoop, PySpark, Airflow
Опыт работы с очередями, S3, Redis, Celery
Опыт проектирования отказоустойчивых и масштабируемых систем
Знание и применение принципов System Design и ML System Design
Опыт работы с Large Language Models, RAG-сервисами, агентами
Условия
Оформление по ТК РФ
ДМС (включая стоматологию)
Компенсация фитнеса
Скидки на обучение английскому языку (Skyeng)
Индексация заработной платы
Современная техника для работы
IT-аккредитация компании
Откликнуться - @alinarood
Обсуждение: @devops_jobs
#вакансия #MLOps #MachineLearning #Python #DataScience #AI #Backend #Hadoop #PySpark #Airflow #Kubernetes #PostgreSQL #FastAPI #Career #ITJobs #Tech #MLSystemDesign #RAG #LLM #MLPlatform #BankingJobs #PythonDev #DataEngineering #TechCareers
MLOps (банк)
Стрим занимается разработкой моделей машинного обучения для сегментов малого, среднего и крупного бизнеса. Разработка ведется «под ключ»: сбор и подготовка данных, построение моделей и их внедрение в PROD.
Компания: Selecty (КА)
Зарплата: 200 000 – 310 000 ₽ на руки (зависит от грейда)
Формат: только ТК РФ
\Стек технологий:
Python, Jupyter Hub, Git, Apache Airflow, Hadoop, PySpark, aiohttp, FastAPI, PostgreSQL, S3, Jenkins, Kubernetes
Библиотеки для ML:
Sklearn, XGBoost/LGBM/CatBoost, PyTorch/TensorFlow, NLTK, OpenCV, LLM и другие
Обязанности:
Проектирование и реализация ML-решений для промышленного применения
Адаптация моделей под инфраструктуру и оптимизация для повышения производительности (inference)
Выстраивание MLOps и CI/CD процессов
Развитие инструментов ML-платформы
Участие в системном анализе и обсуждении требований заказчика
Исследование и внедрение решений для управления жизненным циклом ML-моделей
Развертывание ПО на тестовых и продуктивных средах
Требования:
Обязательное высшее образование
Обязательное наличие военного билета или приписного
Опыт backend-разработки на Python, включая асинхронное программирование
Опыт работы с реляционными базами данных
Понимание принципов работы web: HTTP, REST
Уверенное владение инструментами: Git, менеджеры зависимостей, линтеры, type-checker
Понимание CI/CD, опыт работы с Docker и Kubernetes
Будет плюсом:
Опыт работы с Hadoop, PySpark, Airflow
Опыт работы с очередями, S3, Redis, Celery
Опыт проектирования отказоустойчивых и масштабируемых систем
Знание и применение принципов System Design и ML System Design
Опыт работы с Large Language Models, RAG-сервисами, агентами
Условия
Оформление по ТК РФ
ДМС (включая стоматологию)
Компенсация фитнеса
Скидки на обучение английскому языку (Skyeng)
Индексация заработной платы
Современная техника для работы
IT-аккредитация компании
Откликнуться - @alinarood
Публикатор: Алина Оленич
Обсуждение: @devops_jobs
#вакансия #MLOps #MachineLearning #Python #DataScience #AI #Backend #Hadoop #PySpark #Airflow #Kubernetes #PostgreSQL #FastAPI #Career #ITJobs #Tech #MLSystemDesign #RAG #LLM #MLPlatform #BankingJobs #PythonDev #DataEngineering #TechCareers
MLOps (банк)
Стрим занимается разработкой моделей машинного обучения для сегментов малого, среднего и крупного бизнеса. Разработка ведется «под ключ»: сбор и подготовка данных, построение моделей и их внедрение в PROD.
Компания: Selecty (КА)
Зарплата: 200 000 – 310 000 ₽ на руки (зависит от грейда)
Формат: только ТК РФ
\Стек технологий:
Python, Jupyter Hub, Git, Apache Airflow, Hadoop, PySpark, aiohttp, FastAPI, PostgreSQL, S3, Jenkins, Kubernetes
Библиотеки для ML:
Sklearn, XGBoost/LGBM/CatBoost, PyTorch/TensorFlow, NLTK, OpenCV, LLM и другие
Обязанности:
Проектирование и реализация ML-решений для промышленного применения
Адаптация моделей под инфраструктуру и оптимизация для повышения производительности (inference)
Выстраивание MLOps и CI/CD процессов
Развитие инструментов ML-платформы
Участие в системном анализе и обсуждении требований заказчика
Исследование и внедрение решений для управления жизненным циклом ML-моделей
Развертывание ПО на тестовых и продуктивных средах
Требования:
Обязательное высшее образование
Обязательное наличие военного билета или приписного
Опыт backend-разработки на Python, включая асинхронное программирование
Опыт работы с реляционными базами данных
Понимание принципов работы web: HTTP, REST
Уверенное владение инструментами: Git, менеджеры зависимостей, линтеры, type-checker
Понимание CI/CD, опыт работы с Docker и Kubernetes
Будет плюсом:
Опыт работы с Hadoop, PySpark, Airflow
Опыт работы с очередями, S3, Redis, Celery
Опыт проектирования отказоустойчивых и масштабируемых систем
Знание и применение принципов System Design и ML System Design
Опыт работы с Large Language Models, RAG-сервисами, агентами
Условия
Оформление по ТК РФ
ДМС (включая стоматологию)
Компенсация фитнеса
Скидки на обучение английскому языку (Skyeng)
Индексация заработной платы
Современная техника для работы
IT-аккредитация компании
Откликнуться - @alinarood
Обсуждение: @devops_jobs
#вакансия #MLOps #MachineLearning #Python #DataScience #AI #Backend #Hadoop #PySpark #Airflow #Kubernetes #PostgreSQL #FastAPI #Career #ITJobs #Tech #MLSystemDesign #RAG #LLM #MLPlatform #BankingJobs #PythonDev #DataEngineering #TechCareers
MLOps (банк)
Стрим занимается разработкой моделей машинного обучения для сегментов малого, среднего и крупного бизнеса. Разработка ведется «под ключ»: сбор и подготовка данных, построение моделей и их внедрение в PROD.
Компания: Selecty (КА)
Зарплата: 200 000 – 310 000 ₽ на руки (зависит от грейда)
Формат: только ТК РФ
\Стек технологий:
Python, Jupyter Hub, Git, Apache Airflow, Hadoop, PySpark, aiohttp, FastAPI, PostgreSQL, S3, Jenkins, Kubernetes
Библиотеки для ML:
Sklearn, XGBoost/LGBM/CatBoost, PyTorch/TensorFlow, NLTK, OpenCV, LLM и другие
Обязанности:
Проектирование и реализация ML-решений для промышленного применения
Адаптация моделей под инфраструктуру и оптимизация для повышения производительности (inference)
Выстраивание MLOps и CI/CD процессов
Развитие инструментов ML-платформы
Участие в системном анализе и обсуждении требований заказчика
Исследование и внедрение решений для управления жизненным циклом ML-моделей
Развертывание ПО на тестовых и продуктивных средах
Требования:
Обязательное высшее образование
Обязательное наличие военного билета или приписного
Опыт backend-разработки на Python, включая асинхронное программирование
Опыт работы с реляционными базами данных
Понимание принципов работы web: HTTP, REST
Уверенное владение инструментами: Git, менеджеры зависимостей, линтеры, type-checker
Понимание CI/CD, опыт работы с Docker и Kubernetes
Будет плюсом:
Опыт работы с Hadoop, PySpark, Airflow
Опыт работы с очередями, S3, Redis, Celery
Опыт проектирования отказоустойчивых и масштабируемых систем
Знание и применение принципов System Design и ML System Design
Опыт работы с Large Language Models, RAG-сервисами, агентами
Условия
Оформление по ТК РФ
ДМС (включая стоматологию)
Компенсация фитнеса
Скидки на обучение английскому языку (Skyeng)
Индексация заработной платы
Современная техника для работы
IT-аккредитация компании
Откликнуться - @alinarood
Публикатор: Алина Оленич
Обсуждение: @devops_jobs
#вакансия #Python #Backend #MLOps #MachineLearning #DataScience #AI
#Docker #Kubernetes #SQL #Hadoop #PySpark #Airflow #LLM #RAG #MLPlatform
#ITJobs #TechCareers #BankingJobs
Python Backend / MLOps Engineer (банк)
Команда занимается разработкой и внедрением ML-решений для сегментов малого, среднего и крупного бизнеса. Работа «под ключ»: от подготовки данных и разработки моделей до их промышленного внедрения и поддержки в PROD.
Компания: Selecty (КА)
Зарплата: 200 000 – 310 000 ₽ net (зависит от грейда)
Формат: оформление по ТК РФ
Технологический стек
Backend / Infrastructure:
Python, FastAPI, aiohttp, PostgreSQL, Docker, Kubernetes, Git, Jenkins
Data / ML (используются в команде):
Apache Airflow, Hadoop, PySpark, S3, JupyterHub
ML-библиотеки:
Sklearn, XGBoost / LightGBM / CatBoost, PyTorch / TensorFlow, NLTK, OpenCV, LLM и др.
Задачи
Разработка и поддержка backend-сервисов на Python для ML-решений
Адаптация ML-моделей под инфраструктуру, оптимизация inference
Выстраивание и развитие MLOps и CI/CD-процессов
Развитие инструментов внутренней ML-платформы
Участие в системном анализе и обсуждении требований с заказчиками
Управление жизненным циклом ML-моделей
Развертывание и сопровождение сервисов в test / prod средах
Обязательные требования
Высшее образование
Военный билет / приписное (обязательно)
Опыт backend-разработки на Python, включая асинхронный стек
Опыт работы с реляционными БД (SQL)
Понимание принципов работы web-приложений: HTTP, REST
Уверенное владение tooling-ом: Git, менеджеры зависимостей, линтеры, type-checker-ы
Понимание CI/CD и практический опыт работы с Docker и Kubernetes
Будет плюсом
Опыт работы с Hadoop, PySpark, Airflow
Опыт работы с очередями и хранилищами: S3, Redis, Celery
Проектирование отказоустойчивых и масштабируемых систем
Знание и применение принципов System Design и ML System Design
Опыт работы с LLM, RAG-сервисами, агентами
Условия
Оформление по ТК РФ
ДМС (включая стоматологию)
Компенсация фитнеса
Скидки на обучение английскому (Skyeng)
Индексация заработной платы
Современная техника
IT-аккредитация компании
Отклик: @alinarood
Обсуждение: @devops_jobs
#вакансия #Python #Backend #MLOps #MachineLearning #DataScience #AI
#Docker #Kubernetes #SQL #Hadoop #PySpark #Airflow #LLM #RAG #MLPlatform
#ITJobs #TechCareers #BankingJobs
Python Backend / MLOps Engineer (банк)
Команда занимается разработкой и внедрением ML-решений для сегментов малого, среднего и крупного бизнеса. Работа «под ключ»: от подготовки данных и разработки моделей до их промышленного внедрения и поддержки в PROD.
Компания: Selecty (КА)
Зарплата: 200 000 – 310 000 ₽ net (зависит от грейда)
Формат: оформление по ТК РФ
Технологический стек
Backend / Infrastructure:
Python, FastAPI, aiohttp, PostgreSQL, Docker, Kubernetes, Git, Jenkins
Data / ML (используются в команде):
Apache Airflow, Hadoop, PySpark, S3, JupyterHub
ML-библиотеки:
Sklearn, XGBoost / LightGBM / CatBoost, PyTorch / TensorFlow, NLTK, OpenCV, LLM и др.
Задачи
Разработка и поддержка backend-сервисов на Python для ML-решений
Адаптация ML-моделей под инфраструктуру, оптимизация inference
Выстраивание и развитие MLOps и CI/CD-процессов
Развитие инструментов внутренней ML-платформы
Участие в системном анализе и обсуждении требований с заказчиками
Управление жизненным циклом ML-моделей
Развертывание и сопровождение сервисов в test / prod средах
Обязательные требования
Высшее образование
Военный билет / приписное (обязательно)
Опыт backend-разработки на Python, включая асинхронный стек
Опыт работы с реляционными БД (SQL)
Понимание принципов работы web-приложений: HTTP, REST
Уверенное владение tooling-ом: Git, менеджеры зависимостей, линтеры, type-checker-ы
Понимание CI/CD и практический опыт работы с Docker и Kubernetes
Будет плюсом
Опыт работы с Hadoop, PySpark, Airflow
Опыт работы с очередями и хранилищами: S3, Redis, Celery
Проектирование отказоустойчивых и масштабируемых систем
Знание и применение принципов System Design и ML System Design
Опыт работы с LLM, RAG-сервисами, агентами
Условия
Оформление по ТК РФ
ДМС (включая стоматологию)
Компенсация фитнеса
Скидки на обучение английскому (Skyeng)
Индексация заработной платы
Современная техника
IT-аккредитация компании
Отклик: @alinarood
Публикатор: Алина Оленич
Обсуждение: @devops_jobs
#вакансия #MLOps #DevOps #Python #LLM #RAG #AI #MachineLearning
#Kubernetes #Docker #CI_CD #PostgreSQL #Redis #Tarantool
#LangChain #vLLM #GenAI #MLPlatform #ITJobs #TechCareers
MLOps / DevOps Engineer (LLM / GenAI, банк)
Команда разрабатывает платформу цифровых помощников и экосистему AI-агентов для сотрудников банка. Решения помогают автоматизировать процессы, оптимизировать расходы и внедрять генеративные нейросети в бизнес-практику крупного и среднего сегмента.
Проект — новая GenAI-платформа для построения и промышленного использования цифровых сотрудников на базе open-source LLM/VLM.
Компания: Selecty (КА)
Уровень дохода: 250-340 к на руки
Формат: оформление по ТК РФ
Технологический стек
Core:
Python, FastAPI
LangChain / LlamaIndex / Haystack
PyTorch
Infrastructure / Ops:
Kubernetes, Docker
CI/CD (Jenkins, DevOps Kit)
PostgreSQL, Redis, Tarantool
S3
LLM / Inference:
vLLM, Triton, SGLang
RAG-пайплайны
Векторные и графовые БД
Задачи
Разработка и развитие CI/CD пайплайнов для сборки и деплоя AI-агентов
Развертывание и сопровождение LLM/VLM в production
Оптимизация inference и управление ресурсами в Kubernetes
Проектирование backend-сервисов GenOps/self-service платформы (REST, gRPC)
Обеспечение масштабируемости и отказоустойчивости LLM-сервисов
Настройка комплексного мониторинга (инфраструктура + качество генерации)
Внедрение и поддержка RAG-сценариев
Troubleshooting (3-я линия поддержки — будет плюсом)
Обязательные требования
Коммерческий опыт в MLOps / DevOps от 3 лет
Уверенная работа с Kubernetes (деплой, масштабирование, настройка ресурсов)
Опыт построения CI/CD (Jenkins или аналогичные инструменты)
Глубокое понимание Docker и контейнеризации
Опыт работы с PostgreSQL, Redis
Практический опыт внедрения сервисов на базе LLM
Понимание ML-стека и принципов работы моделей (классический ML + LLM)
Опыт работы с PyTorch
Навыки работы с LLM-экосистемой (LangChain и др.)
Понимание RAG-подходов
Будет плюсом
Опыт оптимизации inference больших языковых моделей
Работа с vLLM / Triton / SGLang
Опыт с векторными и графовыми БД
Понимание ML System Design
Опыт поддержки highload-систем
Банковский опыт (не обязателен)
Условия
Оформление по ТК РФ
ДМС (включая стоматологию)
Компенсация фитнеса
Скидки на обучение английскому (Skyeng)
Индексация заработной платы
Современная техника
IT-аккредитация компании
Отклик: @alinarood
Обсуждение: @devops_jobs
#вакансия #MLOps #DevOps #Python #LLM #RAG #AI #MachineLearning
#Kubernetes #Docker #CI_CD #PostgreSQL #Redis #Tarantool
#LangChain #vLLM #GenAI #MLPlatform #ITJobs #TechCareers
MLOps / DevOps Engineer (LLM / GenAI, банк)
Команда разрабатывает платформу цифровых помощников и экосистему AI-агентов для сотрудников банка. Решения помогают автоматизировать процессы, оптимизировать расходы и внедрять генеративные нейросети в бизнес-практику крупного и среднего сегмента.
Проект — новая GenAI-платформа для построения и промышленного использования цифровых сотрудников на базе open-source LLM/VLM.
Компания: Selecty (КА)
Уровень дохода: 250-340 к на руки
Формат: оформление по ТК РФ
Технологический стек
Core:
Python, FastAPI
LangChain / LlamaIndex / Haystack
PyTorch
Infrastructure / Ops:
Kubernetes, Docker
CI/CD (Jenkins, DevOps Kit)
PostgreSQL, Redis, Tarantool
S3
LLM / Inference:
vLLM, Triton, SGLang
RAG-пайплайны
Векторные и графовые БД
Задачи
Разработка и развитие CI/CD пайплайнов для сборки и деплоя AI-агентов
Развертывание и сопровождение LLM/VLM в production
Оптимизация inference и управление ресурсами в Kubernetes
Проектирование backend-сервисов GenOps/self-service платформы (REST, gRPC)
Обеспечение масштабируемости и отказоустойчивости LLM-сервисов
Настройка комплексного мониторинга (инфраструктура + качество генерации)
Внедрение и поддержка RAG-сценариев
Troubleshooting (3-я линия поддержки — будет плюсом)
Обязательные требования
Коммерческий опыт в MLOps / DevOps от 3 лет
Уверенная работа с Kubernetes (деплой, масштабирование, настройка ресурсов)
Опыт построения CI/CD (Jenkins или аналогичные инструменты)
Глубокое понимание Docker и контейнеризации
Опыт работы с PostgreSQL, Redis
Практический опыт внедрения сервисов на базе LLM
Понимание ML-стека и принципов работы моделей (классический ML + LLM)
Опыт работы с PyTorch
Навыки работы с LLM-экосистемой (LangChain и др.)
Понимание RAG-подходов
Будет плюсом
Опыт оптимизации inference больших языковых моделей
Работа с vLLM / Triton / SGLang
Опыт с векторными и графовыми БД
Понимание ML System Design
Опыт поддержки highload-систем
Банковский опыт (не обязателен)
Условия
Оформление по ТК РФ
ДМС (включая стоматологию)
Компенсация фитнеса
Скидки на обучение английскому (Skyeng)
Индексация заработной платы
Современная техника
IT-аккредитация компании
Отклик: @alinarood
Публикатор: Алина Оленич
Обсуждение: @devops_jobs
#вакансия #MLOps #DevOps #Python #LLM #RAG #AI #MachineLearning
#Kubernetes #Docker #CI_CD #PostgreSQL #Redis #Tarantool
#LangChain #vLLM #GenAI #MLPlatform #ITJobs #TechCareers
MLOps / DevOps Engineer (LLM / GenAI, банк)
Команда разрабатывает платформу цифровых помощников и экосистему AI-агентов для сотрудников банка. Решения помогают автоматизировать процессы, оптимизировать расходы и внедрять генеративные нейросети в бизнес-практику крупного и среднего сегмента.
Проект — новая GenAI-платформа для построения и промышленного использования цифровых сотрудников на базе open-source LLM/VLM.
Компания: Selecty (КА)
Уровень дохода: 250-340 к на руки
Формат: оформление по ТК РФ
Технологический стек
Core:
Python, FastAPI
LangChain / LlamaIndex / Haystack
PyTorch
Infrastructure / Ops:
Kubernetes, Docker
CI/CD (Jenkins, DevOps Kit)
PostgreSQL, Redis, Tarantool
S3
LLM / Inference:
vLLM, Triton, SGLang
RAG-пайплайны
Векторные и графовые БД
Задачи
Разработка и развитие CI/CD пайплайнов для сборки и деплоя AI-агентов
Развертывание и сопровождение LLM/VLM в production
Оптимизация inference и управление ресурсами в Kubernetes
Проектирование backend-сервисов GenOps/self-service платформы (REST, gRPC)
Обеспечение масштабируемости и отказоустойчивости LLM-сервисов
Настройка комплексного мониторинга (инфраструктура + качество генерации)
Внедрение и поддержка RAG-сценариев
Troubleshooting (3-я линия поддержки — будет плюсом)
Обязательные требования
Коммерческий опыт в MLOps / DevOps от 3 лет
Уверенная работа с Kubernetes (деплой, масштабирование, настройка ресурсов)
Опыт построения CI/CD (Jenkins или аналогичные инструменты)
Глубокое понимание Docker и контейнеризации
Опыт работы с PostgreSQL, Redis
Практический опыт внедрения сервисов на базе LLM
Понимание ML-стека и принципов работы моделей (классический ML + LLM)
Опыт работы с PyTorch
Навыки работы с LLM-экосистемой (LangChain и др.)
Понимание RAG-подходов
Будет плюсом
Опыт оптимизации inference больших языковых моделей
Работа с vLLM / Triton / SGLang
Опыт с векторными и графовыми БД
Понимание ML System Design
Опыт поддержки highload-систем
Банковский опыт (не обязателен)
Условия
Оформление по ТК РФ
ДМС (включая стоматологию)
Компенсация фитнеса
Скидки на обучение английскому (Skyeng)
Индексация заработной платы
Современная техника
IT-аккредитация компании
Отклик: @alinarood
Обсуждение: @devops_jobs
#вакансия #MLOps #DevOps #Python #LLM #RAG #AI #MachineLearning
#Kubernetes #Docker #CI_CD #PostgreSQL #Redis #Tarantool
#LangChain #vLLM #GenAI #MLPlatform #ITJobs #TechCareers
MLOps / DevOps Engineer (LLM / GenAI, банк)
Команда разрабатывает платформу цифровых помощников и экосистему AI-агентов для сотрудников банка. Решения помогают автоматизировать процессы, оптимизировать расходы и внедрять генеративные нейросети в бизнес-практику крупного и среднего сегмента.
Проект — новая GenAI-платформа для построения и промышленного использования цифровых сотрудников на базе open-source LLM/VLM.
Компания: Selecty (КА)
Уровень дохода: 250-340 к на руки
Формат: оформление по ТК РФ
Технологический стек
Core:
Python, FastAPI
LangChain / LlamaIndex / Haystack
PyTorch
Infrastructure / Ops:
Kubernetes, Docker
CI/CD (Jenkins, DevOps Kit)
PostgreSQL, Redis, Tarantool
S3
LLM / Inference:
vLLM, Triton, SGLang
RAG-пайплайны
Векторные и графовые БД
Задачи
Разработка и развитие CI/CD пайплайнов для сборки и деплоя AI-агентов
Развертывание и сопровождение LLM/VLM в production
Оптимизация inference и управление ресурсами в Kubernetes
Проектирование backend-сервисов GenOps/self-service платформы (REST, gRPC)
Обеспечение масштабируемости и отказоустойчивости LLM-сервисов
Настройка комплексного мониторинга (инфраструктура + качество генерации)
Внедрение и поддержка RAG-сценариев
Troubleshooting (3-я линия поддержки — будет плюсом)
Обязательные требования
Коммерческий опыт в MLOps / DevOps от 3 лет
Уверенная работа с Kubernetes (деплой, масштабирование, настройка ресурсов)
Опыт построения CI/CD (Jenkins или аналогичные инструменты)
Глубокое понимание Docker и контейнеризации
Опыт работы с PostgreSQL, Redis
Практический опыт внедрения сервисов на базе LLM
Понимание ML-стека и принципов работы моделей (классический ML + LLM)
Опыт работы с PyTorch
Навыки работы с LLM-экосистемой (LangChain и др.)
Понимание RAG-подходов
Будет плюсом
Опыт оптимизации inference больших языковых моделей
Работа с vLLM / Triton / SGLang
Опыт с векторными и графовыми БД
Понимание ML System Design
Опыт поддержки highload-систем
Банковский опыт (не обязателен)
Условия
Оформление по ТК РФ
ДМС (включая стоматологию)
Компенсация фитнеса
Скидки на обучение английскому (Skyeng)
Индексация заработной платы
Современная техника
IT-аккредитация компании
Отклик: @alinarood
Публикатор: Алина Оленич
Обсуждение: @devops_jobs
#вакансия #MLOps #DevOps #Python #LLM #RAG #AI #MachineLearning
#Kubernetes #Docker #CI_CD #PostgreSQL #Redis #Tarantool
#LangChain #vLLM #GenAI #MLPlatform #ITJobs #TechCareers
MLOps / DevOps Engineer (LLM / GenAI, банк)
Команда разрабатывает платформу цифровых помощников и экосистему AI-агентов для сотрудников банка. Решения помогают автоматизировать процессы, оптимизировать расходы и внедрять генеративные нейросети в бизнес-практику крупного и среднего сегмента.
Проект — новая GenAI-платформа для построения и промышленного использования цифровых сотрудников на базе open-source LLM/VLM.
Компания: Selecty (КА)
Уровень дохода: 250-340 к на руки
Формат: оформление по ТК РФ
Технологический стек
Core:
Python, FastAPI
LangChain / LlamaIndex / Haystack
PyTorch
Infrastructure / Ops:
Kubernetes, Docker
CI/CD (Jenkins, DevOps Kit)
PostgreSQL, Redis, Tarantool
S3
LLM / Inference:
vLLM, Triton, SGLang
RAG-пайплайны
Векторные и графовые БД
Задачи
Разработка и развитие CI/CD пайплайнов для сборки и деплоя AI-агентов
Развертывание и сопровождение LLM/VLM в production
Оптимизация inference и управление ресурсами в Kubernetes
Проектирование backend-сервисов GenOps/self-service платформы (REST, gRPC)
Обеспечение масштабируемости и отказоустойчивости LLM-сервисов
Настройка комплексного мониторинга (инфраструктура + качество генерации)
Внедрение и поддержка RAG-сценариев
Troubleshooting (3-я линия поддержки — будет плюсом)
Обязательные требования
Коммерческий опыт в MLOps / DevOps от 3 лет
Уверенная работа с Kubernetes (деплой, масштабирование, настройка ресурсов)
Опыт построения CI/CD (Jenkins или аналогичные инструменты)
Глубокое понимание Docker и контейнеризации
Опыт работы с PostgreSQL, Redis
Практический опыт внедрения сервисов на базе LLM
Понимание ML-стека и принципов работы моделей (классический ML + LLM)
Опыт работы с PyTorch
Навыки работы с LLM-экосистемой (LangChain и др.)
Понимание RAG-подходов
Будет плюсом
Опыт оптимизации inference больших языковых моделей
Работа с vLLM / Triton / SGLang
Опыт с векторными и графовыми БД
Понимание ML System Design
Опыт поддержки highload-систем
Банковский опыт (не обязателен)
Условия
Оформление по ТК РФ
ДМС (включая стоматологию)
Компенсация фитнеса
Скидки на обучение английскому (Skyeng)
Индексация заработной платы
Современная техника
IT-аккредитация компании
Отклик: @alinarood
Обсуждение: @devops_jobs
#вакансия #MLOps #DevOps #Python #LLM #RAG #AI #MachineLearning
#Kubernetes #Docker #CI_CD #PostgreSQL #Redis #Tarantool
#LangChain #vLLM #GenAI #MLPlatform #ITJobs #TechCareers
MLOps / DevOps Engineer (LLM / GenAI, банк)
Команда разрабатывает платформу цифровых помощников и экосистему AI-агентов для сотрудников банка. Решения помогают автоматизировать процессы, оптимизировать расходы и внедрять генеративные нейросети в бизнес-практику крупного и среднего сегмента.
Проект — новая GenAI-платформа для построения и промышленного использования цифровых сотрудников на базе open-source LLM/VLM.
Компания: Selecty (КА)
Уровень дохода: 250-340 к на руки
Формат: оформление по ТК РФ
Технологический стек
Core:
Python, FastAPI
LangChain / LlamaIndex / Haystack
PyTorch
Infrastructure / Ops:
Kubernetes, Docker
CI/CD (Jenkins, DevOps Kit)
PostgreSQL, Redis, Tarantool
S3
LLM / Inference:
vLLM, Triton, SGLang
RAG-пайплайны
Векторные и графовые БД
Задачи
Разработка и развитие CI/CD пайплайнов для сборки и деплоя AI-агентов
Развертывание и сопровождение LLM/VLM в production
Оптимизация inference и управление ресурсами в Kubernetes
Проектирование backend-сервисов GenOps/self-service платформы (REST, gRPC)
Обеспечение масштабируемости и отказоустойчивости LLM-сервисов
Настройка комплексного мониторинга (инфраструктура + качество генерации)
Внедрение и поддержка RAG-сценариев
Troubleshooting (3-я линия поддержки — будет плюсом)
Обязательные требования
Коммерческий опыт в MLOps / DevOps от 3 лет
Уверенная работа с Kubernetes (деплой, масштабирование, настройка ресурсов)
Опыт построения CI/CD (Jenkins или аналогичные инструменты)
Глубокое понимание Docker и контейнеризации
Опыт работы с PostgreSQL, Redis
Практический опыт внедрения сервисов на базе LLM
Понимание ML-стека и принципов работы моделей (классический ML + LLM)
Опыт работы с PyTorch
Навыки работы с LLM-экосистемой (LangChain и др.)
Понимание RAG-подходов
Будет плюсом
Опыт оптимизации inference больших языковых моделей
Работа с vLLM / Triton / SGLang
Опыт с векторными и графовыми БД
Понимание ML System Design
Опыт поддержки highload-систем
Банковский опыт (не обязателен)
Условия
Оформление по ТК РФ
ДМС (включая стоматологию)
Компенсация фитнеса
Скидки на обучение английскому (Skyeng)
Индексация заработной платы
Современная техника
IT-аккредитация компании
Отклик: @alinarood
Публикатор: Алина Оленич
Обсуждение: @devops_jobs
#вакансия #MLOps #DevOps #Python #LLM #RAG #AI #MachineLearning
#Kubernetes #Docker #CI_CD #PostgreSQL #Redis #Tarantool
#LangChain #vLLM #GenAI #MLPlatform #ITJobs #TechCareers
MLOps / DevOps Engineer (LLM / GenAI, банк)
Команда разрабатывает платформу цифровых помощников и экосистему AI-агентов для сотрудников банка. Решения помогают автоматизировать процессы, оптимизировать расходы и внедрять генеративные нейросети в бизнес-практику крупного и среднего сегмента.
Проект — новая GenAI-платформа для построения и промышленного использования цифровых сотрудников на базе open-source LLM/VLM.
Компания: Selecty (КА)
Уровень дохода: 250-340 к на руки
Формат: оформление по ТК РФ
Строго удаленка по РФ
Технологический стек
Core:
Python, FastAPI
LangChain / LlamaIndex / Haystack
PyTorch
Infrastructure / Ops:
Kubernetes, Docker
CI/CD (Jenkins, DevOps Kit)
PostgreSQL, Redis, Tarantool
S3
LLM / Inference:
vLLM, Triton, SGLang
RAG-пайплайны
Векторные и графовые БД
Задачи
Разработка и развитие CI/CD пайплайнов для сборки и деплоя AI-агентов
Развертывание и сопровождение LLM/VLM в production
Оптимизация inference и управление ресурсами в Kubernetes
Проектирование backend-сервисов GenOps/self-service платформы (REST, gRPC)
Обеспечение масштабируемости и отказоустойчивости LLM-сервисов
Настройка комплексного мониторинга (инфраструктура + качество генерации)
Внедрение и поддержка RAG-сценариев
Troubleshooting (3-я линия поддержки — будет плюсом)
Обязательные требования
Коммерческий опыт в MLOps / DevOps от 3 лет
Уверенная работа с Kubernetes (деплой, масштабирование, настройка ресурсов)
Опыт построения CI/CD (Jenkins или аналогичные инструменты)
Глубокое понимание Docker и контейнеризации
Опыт работы с PostgreSQL, Redis
Практический опыт внедрения сервисов на базе LLM
Понимание ML-стека и принципов работы моделей (классический ML + LLM)
Опыт работы с PyTorch
Навыки работы с LLM-экосистемой (LangChain и др.)
Понимание RAG-подходов
Будет плюсом
Опыт оптимизации inference больших языковых моделей
Работа с vLLM / Triton / SGLang
Опыт с векторными и графовыми БД
Понимание ML System Design
Опыт поддержки highload-систем
Банковский опыт (не обязателен)
Условия
Оформление по ТК РФ
ДМС (включая стоматологию)
Компенсация фитнеса
Скидки на обучение английскому (Skyeng)
Индексация заработной платы
Современная техника
IT-аккредитация компании
Отклик: @alinarood
Обсуждение: @devops_jobs
#вакансия #MLOps #DevOps #Python #LLM #RAG #AI #MachineLearning
#Kubernetes #Docker #CI_CD #PostgreSQL #Redis #Tarantool
#LangChain #vLLM #GenAI #MLPlatform #ITJobs #TechCareers
MLOps / DevOps Engineer (LLM / GenAI, банк)
Команда разрабатывает платформу цифровых помощников и экосистему AI-агентов для сотрудников банка. Решения помогают автоматизировать процессы, оптимизировать расходы и внедрять генеративные нейросети в бизнес-практику крупного и среднего сегмента.
Проект — новая GenAI-платформа для построения и промышленного использования цифровых сотрудников на базе open-source LLM/VLM.
Компания: Selecty (КА)
Уровень дохода: 250-340 к на руки
Формат: оформление по ТК РФ
Строго удаленка по РФ
Технологический стек
Core:
Python, FastAPI
LangChain / LlamaIndex / Haystack
PyTorch
Infrastructure / Ops:
Kubernetes, Docker
CI/CD (Jenkins, DevOps Kit)
PostgreSQL, Redis, Tarantool
S3
LLM / Inference:
vLLM, Triton, SGLang
RAG-пайплайны
Векторные и графовые БД
Задачи
Разработка и развитие CI/CD пайплайнов для сборки и деплоя AI-агентов
Развертывание и сопровождение LLM/VLM в production
Оптимизация inference и управление ресурсами в Kubernetes
Проектирование backend-сервисов GenOps/self-service платформы (REST, gRPC)
Обеспечение масштабируемости и отказоустойчивости LLM-сервисов
Настройка комплексного мониторинга (инфраструктура + качество генерации)
Внедрение и поддержка RAG-сценариев
Troubleshooting (3-я линия поддержки — будет плюсом)
Обязательные требования
Коммерческий опыт в MLOps / DevOps от 3 лет
Уверенная работа с Kubernetes (деплой, масштабирование, настройка ресурсов)
Опыт построения CI/CD (Jenkins или аналогичные инструменты)
Глубокое понимание Docker и контейнеризации
Опыт работы с PostgreSQL, Redis
Практический опыт внедрения сервисов на базе LLM
Понимание ML-стека и принципов работы моделей (классический ML + LLM)
Опыт работы с PyTorch
Навыки работы с LLM-экосистемой (LangChain и др.)
Понимание RAG-подходов
Будет плюсом
Опыт оптимизации inference больших языковых моделей
Работа с vLLM / Triton / SGLang
Опыт с векторными и графовыми БД
Понимание ML System Design
Опыт поддержки highload-систем
Банковский опыт (не обязателен)
Условия
Оформление по ТК РФ
ДМС (включая стоматологию)
Компенсация фитнеса
Скидки на обучение английскому (Skyeng)
Индексация заработной платы
Современная техника
IT-аккредитация компании
Отклик: @alinarood
Публикатор: Nelly
Обсуждение: @devops_jobs
#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: @Nelly_Selecty
Обсуждение: @devops_jobs
#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: @Nelly_Selecty