#vacancy #Fulltime #remote #MLOps #Jenkins #ITВакансии #УдалённаяРабота #Prometheus #Вакансия
🔎Senior MLOps в крупный ритейлер.
💰Зарплата: 240-270К руб/мес.Гросс
🎯Локация/гр.: Россия
🕰Срок проекта: 6 месяцев +
📄Оформление: только ИП
📌 Требования:
- Опыт работы с Kubernetes и облачными/on-prem кластерами;
- Знание Python и инструментов ML Ops (Kubeflow, Airflow);
- Опыт настройки CI/CD (Jenkins);
- Опыт работы с системами хранения и векторными БД (Weaviate/Qdrant/PGVector);
- Знания в области мониторинга и логирования (Prometheus, Grafana, ELK, OpenTelemetry).
✅Задачи:
- Развертывание и поддержка LLM-платформы в Kubernetes (Helm, Terraform, K8s Operators);
- Настройка CI/CD для ML/AI сервисов (обучение, inference, data pipelines);
- Автоматизация ML workflow в Kubeflow;
- Настройка и поддержка мониторинга моделей (latency, drift, cost metrics);
- Управление пайплайнами данных для обучения и inference (Kafka, DataLake, объектное хранилище S3, векторные БД);
- Оптимизация работы GPU-кластера (распределённое обучение, эффективное использование ресурсов);
- Обеспечение безопасности и комплаенса: изоляция сред, контроль доступа, логирование.
🏛О проекте:
Разработка внутренней корпоративной LLM-платформы для автоматизации процессов, поддержки сотрудников и повышения эффективности взаимодействия с данными. В задачи проекта входит создание удобных пользовательских интерфейсов (чат-ассистенты, RAG-поиск, генерация текстов и изображений), интеграция с существующими системами компании и обеспечение контроля и мониторинга использования модели.
📲 Как откликнуться:
Отправляйте своё резюме @AllaDemHR
@ml_data_science_job
🔎Senior MLOps в крупный ритейлер.
💰Зарплата: 240-270К руб/мес.Гросс
🎯Локация/гр.: Россия
🕰Срок проекта: 6 месяцев +
📄Оформление: только ИП
📌 Требования:
- Опыт работы с Kubernetes и облачными/on-prem кластерами;
- Знание Python и инструментов ML Ops (Kubeflow, Airflow);
- Опыт настройки CI/CD (Jenkins);
- Опыт работы с системами хранения и векторными БД (Weaviate/Qdrant/PGVector);
- Знания в области мониторинга и логирования (Prometheus, Grafana, ELK, OpenTelemetry).
✅Задачи:
- Развертывание и поддержка LLM-платформы в Kubernetes (Helm, Terraform, K8s Operators);
- Настройка CI/CD для ML/AI сервисов (обучение, inference, data pipelines);
- Автоматизация ML workflow в Kubeflow;
- Настройка и поддержка мониторинга моделей (latency, drift, cost metrics);
- Управление пайплайнами данных для обучения и inference (Kafka, DataLake, объектное хранилище S3, векторные БД);
- Оптимизация работы GPU-кластера (распределённое обучение, эффективное использование ресурсов);
- Обеспечение безопасности и комплаенса: изоляция сред, контроль доступа, логирование.
🏛О проекте:
Разработка внутренней корпоративной LLM-платформы для автоматизации процессов, поддержки сотрудников и повышения эффективности взаимодействия с данными. В задачи проекта входит создание удобных пользовательских интерфейсов (чат-ассистенты, RAG-поиск, генерация текстов и изображений), интеграция с существующими системами компании и обеспечение контроля и мониторинга использования модели.
📲 Как откликнуться:
Отправляйте своё резюме @AllaDemHR
@ml_data_science_job