Публикатор: Margarita Ivanishcheva
Обсуждение:
#вакансия #k8s #Jupyterhub #Airflow #ArgoWF #MLflow #Seldon_core #Python #Hadoop #spark #hdfs #Docker #OpenShift #Kubernetes #longhorn #Jenkins #Kafka #Redis #PostgreSQL #vLLM #Kserv
Добрый день
Ищем опытного инженера в команду развития централизованной MLOps-инфраструктуры для моделей машинного обучения в единую экосистему крупного банка.
Формат работы - удаленно, можно вне РФ
Доход от 440 000 до 466700 руб гросс по ТК РФ
или от 500 000 до 527 000 гросс по ИП
Откликнуться @ivmargarita
Среды
разработки моделей / пайплайны train и inference
исполнения моделей и пайплайны доставки
Среда немодельных сервисов
Feature Store
AutoML
A/B тестирование
RAG/LLM
Основной стек: Jupyterhub, Airflow, ArgoWF, MLflow, Seldon core, Python, Hadoop (spark, hdfs), Docker, OpenShift/Kubernetes, longhorn, Jenkins, Kafka, Redis, PostgreSQL, vLLM, Kserv
Чем предстоит заниматься:
- Конфигурировать и разворачивать инфраструктурные компоненты
- Адаптировать/разрабатывать с нуля автоматизированные пайплайны под актуальные бизнес-задачи (RAG, ML, noML)
- Создавать и поддерживать пользовательские инструменты для работы в едином ML-контуре применения и обучения
- Масштабировать разрабатываемые системы и инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения
Что мы ожидаем от кандидата:
Опыт DevOps от 3х лет (decker, helm, jenkins\gitlab CI, python)
Опыт ML/MLOps от 1 года (airflow, jupyterhub, mlflow, seldon, cuda)
Опыт администрирования Kubernetes от 2х лет
Опыт работы Hadoop, Spark, Kafka, ELK
Личные качества:
Самостоятельность в доведении задач до результата
Проактивность и инициативность в предложениях по рефакторингу
Полное погружение в инфраструктуру и команду
Командность, готовность помогать коллегам и пользователям
Умение собрать общую картину ожидаемого результата, вместо решения конкретно поставленной задачи
Что мы предлагаем:
Работа в agile-команде
Работу из офиса, гибридный или удаленный формат работы (на выбор)
Сложные и интересные задачи, современный стек технологий
Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни
Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, MyBook и бизнес-изданий
Оформление по ТК РФ или ИП в аккредитованную ИТ компаню
ДМС со стоматологией
Скидки на изучение иностранных языков от Skyeng
Скидки на фитнес от Xfit
Скидки на кино от КАРО
Техника для работы
направить резюме tg @ivmargarita
@DevOpsSRE_Jobs
Обсуждение:
#вакансия #k8s #Jupyterhub #Airflow #ArgoWF #MLflow #Seldon_core #Python #Hadoop #spark #hdfs #Docker #OpenShift #Kubernetes #longhorn #Jenkins #Kafka #Redis #PostgreSQL #vLLM #Kserv
Добрый день
Ищем опытного инженера в команду развития централизованной MLOps-инфраструктуры для моделей машинного обучения в единую экосистему крупного банка.
Формат работы - удаленно, можно вне РФ
Доход от 440 000 до 466700 руб гросс по ТК РФ
или от 500 000 до 527 000 гросс по ИП
Откликнуться @ivmargarita
Среды
разработки моделей / пайплайны train и inference
исполнения моделей и пайплайны доставки
Среда немодельных сервисов
Feature Store
AutoML
A/B тестирование
RAG/LLM
Основной стек: Jupyterhub, Airflow, ArgoWF, MLflow, Seldon core, Python, Hadoop (spark, hdfs), Docker, OpenShift/Kubernetes, longhorn, Jenkins, Kafka, Redis, PostgreSQL, vLLM, Kserv
Чем предстоит заниматься:
- Конфигурировать и разворачивать инфраструктурные компоненты
- Адаптировать/разрабатывать с нуля автоматизированные пайплайны под актуальные бизнес-задачи (RAG, ML, noML)
- Создавать и поддерживать пользовательские инструменты для работы в едином ML-контуре применения и обучения
- Масштабировать разрабатываемые системы и инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения
Что мы ожидаем от кандидата:
Опыт DevOps от 3х лет (decker, helm, jenkins\gitlab CI, python)
Опыт ML/MLOps от 1 года (airflow, jupyterhub, mlflow, seldon, cuda)
Опыт администрирования Kubernetes от 2х лет
Опыт работы Hadoop, Spark, Kafka, ELK
Личные качества:
Самостоятельность в доведении задач до результата
Проактивность и инициативность в предложениях по рефакторингу
Полное погружение в инфраструктуру и команду
Командность, готовность помогать коллегам и пользователям
Умение собрать общую картину ожидаемого результата, вместо решения конкретно поставленной задачи
Что мы предлагаем:
Работа в agile-команде
Работу из офиса, гибридный или удаленный формат работы (на выбор)
Сложные и интересные задачи, современный стек технологий
Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни
Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, MyBook и бизнес-изданий
Оформление по ТК РФ или ИП в аккредитованную ИТ компаню
ДМС со стоматологией
Скидки на изучение иностранных языков от Skyeng
Скидки на фитнес от Xfit
Скидки на кино от КАРО
Техника для работы
направить резюме tg @ivmargarita
@DevOpsSRE_Jobs
Публикатор: Margarita Ivanishcheva
Обсуждение:
#вакансия #k8s #Jupyterhub #Airflow #ArgoWF #MLflow #Seldon_core #Python #Hadoop #spark #hdfs #Docker #OpenShift #Kubernetes #longhorn #Jenkins #Kafka #Redis #PostgreSQL #vLLM #Kserv
Добрый день
Ищем опытного инженера в команду развития централизованной MLOps-инфраструктуры для моделей машинного обучения в единую экосистему крупного банка.
Формат работы - удаленно, можно вне РФ
Доход от 440 000 до 466700 руб гросс по ТК РФ
или от 500 000 до 527 000 гросс по ИП
Откликнуться @ivmargarita
Среды
разработки моделей / пайплайны train и inference
исполнения моделей и пайплайны доставки
Среда немодельных сервисов
Feature Store
AutoML
A/B тестирование
RAG/LLM
Основной стек: Jupyterhub, Airflow, ArgoWF, MLflow, Seldon core, Python, Hadoop (spark, hdfs), Docker, OpenShift/Kubernetes, longhorn, Jenkins, Kafka, Redis, PostgreSQL, vLLM, Kserv
Чем предстоит заниматься:
- Конфигурировать и разворачивать инфраструктурные компоненты
- Адаптировать/разрабатывать с нуля автоматизированные пайплайны под актуальные бизнес-задачи (RAG, ML, noML)
- Создавать и поддерживать пользовательские инструменты для работы в едином ML-контуре применения и обучения
- Масштабировать разрабатываемые системы и инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения
Что мы ожидаем от кандидата:
Опыт DevOps от 3х лет (docker, helm, jenkins\gitlab CI, python)
Опыт ML/MLOps от 1 года (airflow, jupyterhub, mlflow, seldon, cuda)
Опыт администрирования Kubernetes от 2х лет
Опыт работы Hadoop, Spark, Kafka, ELK
Личные качества:
Самостоятельность в доведении задач до результата
Проактивность и инициативность в предложениях по рефакторингу
Полное погружение в инфраструктуру и команду
Командность, готовность помогать коллегам и пользователям
Умение собрать общую картину ожидаемого результата, вместо решения конкретно поставленной задачи
Что мы предлагаем:
Работа в agile-команде
Работу из офиса, гибридный или удаленный формат работы (на выбор)
Сложные и интересные задачи, современный стек технологий
Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни
Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, MyBook и бизнес-изданий
Оформление по ТК РФ или ИП в аккредитованную ИТ компаню
ДМС со стоматологией
Скидки на изучение иностранных языков от Skyeng
Скидки на фитнес от Xfit
Скидки на кино от КАРО
Техника для работы
направить резюме tg @ivmargarita
@DevOpsSRE_Jobs
Обсуждение:
#вакансия #k8s #Jupyterhub #Airflow #ArgoWF #MLflow #Seldon_core #Python #Hadoop #spark #hdfs #Docker #OpenShift #Kubernetes #longhorn #Jenkins #Kafka #Redis #PostgreSQL #vLLM #Kserv
Добрый день
Ищем опытного инженера в команду развития централизованной MLOps-инфраструктуры для моделей машинного обучения в единую экосистему крупного банка.
Формат работы - удаленно, можно вне РФ
Доход от 440 000 до 466700 руб гросс по ТК РФ
или от 500 000 до 527 000 гросс по ИП
Откликнуться @ivmargarita
Среды
разработки моделей / пайплайны train и inference
исполнения моделей и пайплайны доставки
Среда немодельных сервисов
Feature Store
AutoML
A/B тестирование
RAG/LLM
Основной стек: Jupyterhub, Airflow, ArgoWF, MLflow, Seldon core, Python, Hadoop (spark, hdfs), Docker, OpenShift/Kubernetes, longhorn, Jenkins, Kafka, Redis, PostgreSQL, vLLM, Kserv
Чем предстоит заниматься:
- Конфигурировать и разворачивать инфраструктурные компоненты
- Адаптировать/разрабатывать с нуля автоматизированные пайплайны под актуальные бизнес-задачи (RAG, ML, noML)
- Создавать и поддерживать пользовательские инструменты для работы в едином ML-контуре применения и обучения
- Масштабировать разрабатываемые системы и инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения
Что мы ожидаем от кандидата:
Опыт DevOps от 3х лет (docker, helm, jenkins\gitlab CI, python)
Опыт ML/MLOps от 1 года (airflow, jupyterhub, mlflow, seldon, cuda)
Опыт администрирования Kubernetes от 2х лет
Опыт работы Hadoop, Spark, Kafka, ELK
Личные качества:
Самостоятельность в доведении задач до результата
Проактивность и инициативность в предложениях по рефакторингу
Полное погружение в инфраструктуру и команду
Командность, готовность помогать коллегам и пользователям
Умение собрать общую картину ожидаемого результата, вместо решения конкретно поставленной задачи
Что мы предлагаем:
Работа в agile-команде
Работу из офиса, гибридный или удаленный формат работы (на выбор)
Сложные и интересные задачи, современный стек технологий
Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни
Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, MyBook и бизнес-изданий
Оформление по ТК РФ или ИП в аккредитованную ИТ компаню
ДМС со стоматологией
Скидки на изучение иностранных языков от Skyeng
Скидки на фитнес от Xfit
Скидки на кино от КАРО
Техника для работы
направить резюме tg @ivmargarita
@DevOpsSRE_Jobs