Вакансия из Telegram канала - Название доступно после авторизации
Пожаловаться
Зарплата и рынок
ЗП не указанаразвернуть
На похожих ролях по рынку
$4.3к$5.7кмедиана$5.9к
16 в выборке
На международном рынке: $235к/год ($191к - $256к)
88
Крутая вакансия
развернуть
У роли четкая зона ответственности: LLM-инфраструктура, MLOps, GPU-мощности и безопасность, а также реальное влияние на развитие внутреннего AI-продукта.
Актуальная сфера
Современный стек
Широкая ответственность
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
TL;DR
Руководитель ML/AI-платформы (LLM/MLOps): Развитие внутренней LLM-платформы со шлюзом к моделям, self-hosted инференсом, оценкой качества, защитой данных и инфраструктурой для агентских сценариев с акцентом на GPU-мощности, Kubernetes и надёжность. Фокус на выборе между собственными и внешними моделями, управлении стоимостью и производительностью инференса, а также масштабировании эксплуатации большого числа моделей.
#удаленка #москва #СПб #новосибирск
Руководитель ML/AI-платформы
Задачи:
- Развивать LLM-платформу как внутренний продукт: шлюз к моделям с учётом квот и стоимости, self-hosted инференс, выбор и оценка моделей (evals, бенчмарки), защита чувствительных данных, базовая инфраструктура для агентских сценариев.
- Переводить продуктовые интеграции с внешних LLM на модели в собственном контуре и модели российских провайдеров.
- Отвечать за GPU-мощности: планирование ёмкости, размещение с резервированием, выбор между арендой и своим железом, расчёт окупаемости, бюджет CAPEX/OPEX.
- Поддерживать и эволюционно развивать ML-платформу: Kubernetes, model registry, serving, обновления под требования безопасности, наблюдаемость и надёжность.
Требования:
- Опыт руководства ML- или LLM-платформой либо инфраструктурной командой.
- Практическое понимание LLM-инфраструктуры: serving (vLLM, TGI, Triton или аналоги), ограничения и утилизация GPU, производительность, стоимость токена, оценка качества моделей, компромисс между своими моделями и внешним API.
- Опыт MLOps: Kubernetes, model registry и tracking (MLflow или аналоги), CI/CD моделей, эксплуатация большого числа моделей.
- Умение управлять внутренним продуктом: переводить размытые запросы в задачи с критериями результата, говорить «нет» с альтернативой, держать фокус команды на 2–3 главных целях.
- Опыт работы с требованиями безопасности и регуляторики: умение договориться об этапности, а не принять весь скоуп разом.
Удаленная работа с возможностью приходить в офис в Москве, Санкт-Петербурге и Новосибирске
Алина Дмитренко (HR) Показать контакты
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 →
Пожаловаться
Текст вакансии взят без изменений
Источник - Telegram канал. Название доступно после авторизации