❇️ Релиз-инженер с функцией MLOps Senior ❇️ | Компания Top Selection
🔥 Мы в поиске Релиз-инженера с функцией MLOps на проектную занятость
Грейд: Senior Ставка: от 288К до 315К
Гражданство/Локация: РФ Загрузка: фуллтайм
Срок: долгосрочный
Оформление: только ИП ‼️
Описание: Мы создаём интеллектуальную ML - систему прогнозирования спроса, которая учитывает сезонность, промо, макро- и микроэкономические факторы, поведение клиентов и ограничения логистики.
📝 Задачи:
* Облегчение и ускорение труда разработчиков
* Создание CI/CD пайпланов.
* Помощь в контейнеризации приложений, подготовке к доставке и развертыванию.
* Техническая консультация.
* Помощь в настройке централизованной среды разработки
* Управление релизным процессом, проведение, сопровождение релизов.
* Заведение RFC
* Проведение релизов
* Контроль работоспособности систем до, во время и после релизов.
* Актуализация технической документации.
* Управление инфраструктурой
* Поддержание работоспособности инфраструктурных сервисов.
* Настройка мониторинга сервисов.
* Контроль за утилизацией ресурсов, повышение оптимальности их использования.
* Своевременное обновление сервисов и зависимостей.
* Своевременное устранение обнаруженных уязвимостей в исходном коде и подкотрольных сервисах.
✅Требования к кандидату (+/-):
- Не менее 4 лет в роли DevOps/Release Engineer или аналогичной, с фокусом на CI/CD и релизный процесс.
- Опыт работы в проектах с ML-моделями.
СУспешное проведение релизов в production-средах, включая управление RFC и контроль работоспособности систем до/во время/после релизов.
✅Технические навыки и обязанности:
- CI/CD и релизный менеджмент: Создание и поддержка пайплайнов в Jenkins/GitLab CI; управление релизным процессом с ArgoCD и Helm; контейнеризация приложений (Docker/Kubernetes).
- Инфраструктура как код: Работа с Kubernetes (k8s), HashiCorp Vault для секретов; настройка и поддержка инфраструктуры.
- Мониторинг и observability: OpenTelemetry, Grafana (Tempo, Mimir), Prometheus; контроль утилизации ресурсов, выявление уязвимостей (SonarQube).
- Артефакты и репозитории: GitHub/GitLab, JFrog Artifactory.
- MLOps-специфика: Опыт с Apache Spark для ML-workloads; автоматизация развертывания ML-моделей, интеграция с ML-пайплайнами.
- Дополнительно: Актуализация документации, технические консультации для разработчиков, настройка централизованной dev-среды, устранение уязвимостей и обновление зависимостей.
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 →
Текст вакансии взят без изменений
Источник - Telegram канал. Название доступно после авторизации