RUВакансия из Hirify RU, списка российских tech-компаний
Пожаловаться
Зарплата и рынок
Выше рынка
300к-700к ₽/мес
330к ₽380к ₽медиана390к ₽
По похожим ролям (8) ~ 380к ₽/мес
На международном рынке: $195к/год ($155к - $248к)
88
Отличная вакансия
развернуть
Чётко описанная роль в развитии ML-платформы предлагает современный стек, опыт с ML-инфраструктурой и зарплату выше рыночного ориентира; основной компромисс - широкий круг задач по платформе.
Кликните для подробной информации
Широкий круг задачСовременный стекВыше рынкаСфера ИИСильный соцпакет
Оценка от Hirify AI
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
Текст:
Hirify AI/Оригинал
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 →