Назад
3 дня назад

MLOps Engineer (ML Platform)

300 000 - 700 000₽
Формат работы
hybrid/onsite
Тип работы
fulltime
Грейд
senior
Страна
Russia
RUВакансия из Hirify RU, списка российских tech-компаний

Мэтч & Сопровод

Покажет вашу совместимость и напишет письмо

Описание вакансии

Текст:
/
TL;DR
MLOps Engineer (ML Platform) (ML-платформа): Развитие внутренней ML-платформы для исследований, обучения моделей на GPU, версионирования данных и моделей и оркестрации пайплайнов с акцентом на надёжность, масштабирование и автоматизацию инфраструктуры. Фокус на эксплуатации Kubernetes, управлении GPU-ресурсами, построении CI/CD, observability и интеграции инструментов MLOps.

Локация: Москва, Россия; гибридный или офисный формат работы.

Зарплата: 300 000–700 000 ₽ в месяц на руки.

Компания

Сбер развивает внутреннюю ML-платформу для команд Data Science и ML, обеспечивающую полный цикл работы с моделями: от интерактивных окружений и обучения на GPU до версионирования данных и моделей и оркестрации пайплайнов.

Что делать

  • Развивать и поддерживать ML-платформу, включая окружения для обучения и экспериментов.
  • Разворачивать и сопровождать сервисы в Kubernetes с использованием Helm, Docker, ingress, сетевых политик и балансировки.
  • Автоматизировать инфраструктуру с помощью Terraform, Ansible и Helm.
  • Строить и поддерживать CI/CD-процессы в GitLab: сборку, тестирование, публикацию образов в Registry и деплой.
  • Управлять GPU-ресурсами NVIDIA и MIG, интегрировать инструменты ML-платформы и обеспечивать мониторинг, логирование, отказоустойчивость, безопасность и масштабирование.
  • Консультировать команды DS/ML по использованию платформы и лучшим практикам.

Требования

  • Уверенное знание Linux и сетей, включая DNS, TCP/IP, маршрутизацию, балансировку, firewall и service discovery.
  • Коммерческий опыт эксплуатации Kubernetes в production, а также опыт работы с Docker, Helm, Terraform и Ansible.
  • Опыт построения CI/CD в GitLab, включая Registry.
  • Понимание принципов мониторинга и логирования с использованием Prometheus, VictoriaMetrics, Grafana и Kibana.
  • Уверенное знание Python для автоматизации и написания внутренних сервисов.
  • Опыт работы с GPU-ресурсами: NVIDIA GPU, MIG, планирование, изоляция и мониторинг загрузки.
  • Понимание жизненного цикла ML-моделей и задач MLOps.
  • Опыт интеграции или поддержки инструментов ML-стека: JupyterHub, YTsaurus, Slurm, Airflow, MLflow и LakeFS.

Культура и преимущества

  • Возможность выбрать гибридный или офисный формат работы.
  • Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия.
  • Корпоративный спортзал, зоны отдыха и расширенный ДМС.
  • Льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа.
  • Более 400 образовательных программ СберУниверситета, ипотека по ставке до 7%, подписка СберПрайм+ и скидки на продукты компаний-партнёров.
  • Вознаграждение за рекомендации кандидатов в команду.

Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →