Задачи MLOps описаны чётко, а стек современный, но формат аутстаффинга и оформление через самозанятость или ИП оставляют вопросы о стабильности проектов и условиях работы.
Не по трудовому договору
?Проектная работа
Актуальный стек
Чёткие задачи
Сфера ИИ
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
Текст:
Hirify AI/Оригинал
TL;DR
MLOps инженер (Middle+/Senior) (Python/Kubernetes/ML): Построение production-инфраструктуры для ИИ-продуктов — от высоконагруженных GPU-инференсов до пакетной обработки терабайт данных — с акцентом на оркестрацию, контейнеризацию и CI/CD для моделей и данных. Focus on превращении Jupyter Notebook в production-grade микросервисы, настройке мониторинга дрейфа данных и концепций, а также масштабировании GPU-нагрузок.
Локация: Москва, удалённый формат работы.
Зарплата: 250000–280000 RUR на руки в месяц.
Компания
IT-Implant — аккредитованный системный интегратор, специализирующийся на заказной разработке и внедрении индивидуальных ИТ-решений, включая аутстаффинг IT-специалистов.
Что делать
Строить фундамент для ИИ-продуктов: от высоконагруженных GPU-инференсов до пакетной обработки терабайт данных на-premise.
Связывать процессы Data Science и DevOps, превращая Jupyter Notebook в production-grade микросервисы.
Проектировать и поддерживать event-driven и scheduled пайплайны для моделей и данных.
Настраивать контейнеризацию, Kubernetes-оркестрацию и HPA под GPU-нагрузки.
Внедрять мониторинг качества моделей, включая обнаружение дрейфа данных и концепций.
Требования
От 3 до 6 лет опыта.
Уверенное владение Python, включая опыт асинхронности, и production-опыт с Pandas или Polars.
Глубокое понимание хотя бы одного инструмента оркестрации: Airflow, Prefect, Dagster или Argo Workflows.
Опыт работы с Docker и Kubernetes, написания Helm-чартов и настройки HPA под GPU-нагрузки.
Опыт с Terraform или Pulumi и понимание состояния и провайдеров инфраструктуры.
Опыт настройки CI/CD-пайплайнов для кода и данных с использованием DVC, LakeFS или Git LFS.
Знание Prometheus и Grafana или VictoriaMetrics, а также опыт настройки алертинга по качеству моделей, дрейфу данных и концепций.
Не подходит опыт, ограниченный запуском моделей через python app.py, отсутствие навыков работы с терминалом Linux и диагностики GPU-нод через dmesg или kubectl describe pod.
Хорошо, если есть
Опыт с AWS, GCP или Azure, а также SageMaker, Vertex AI или Azure ML.
Опыт GPU-виртуализации, MIG, vGPU, Slurm, Kubeflow и распределённых хранилищ Ceph, MinIO или NFS.
Глубокое знание MLflow или Weights & Biases, включая самостоятельный хостинг, и опыт с Ray.
Опыт работы с Feature Store: Feast, Tecton, Redis или Cassandra.
Опыт с OIDC, Keycloak и Vault в ML-пайплайнах.
Навыки создания микросервисов на FastAPI, Triton Inference Server или TorchServe.
Культура и преимущества
Удалённая работа.
Полная занятость с гибким началом рабочего дня.
Оформление по самозанятости или через ИП; по ТК РФ ставка ниже указанной.
Разнообразные технологические стеки и проекты.
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 →