Перейти к содержимому
search
work Вакансия на FreelanceSpace опубликовано 12.12.2025

MLOps Engineer

apartmentВижнлабс scheduleПолная занятость publicУдалённо badge5+ лет
send Откликнуться

Публичная страница вакансии: прозрачные условия, быстрый отклик, понятный следующий шаг. Для работодателя — качественный воронко-трафик, для исполнителя — ясные требования без “воды”.

description

Описание вакансии

🆔BD-10510
📅 Дата публикации: 19.11.2025 15:23

🥇 MLOps Engineer

💰 Месячная ставка (на руки) до: Рассматриваем ваши предложения

📍 Локация/Гражданство: не важно
🏠 Формат работы: удалённо, full-time
🎓 Грейд: должен соответствовать требованиям
📆 Срок проекта: 3+ месяцев с продлением
🚀 Старт проекта: ASAP

📌 О проекте:
Разработка ПО для компании Вижнлабс.

📎 Задачи:
— Автоматизация процесса обучения и деплоя моделей в продукте Luna Line;
— Разработка и внедрение CI/CD пайплайнов для обучения, оптимизации и публикации моделей;
— Реализация пайплайнов конвертации и оптимизации моделей под inference (ONNX → TensorRT, quantization);
— Внедрение и сопровождение inference-серверов (Triton, ClearML Serving, vLLM);
— Настройка управления GPU-ресурсами и оркестрации вычислений (Kubeflow, KServe, Ray);
— Поддержка и развитие AutoML-сценариев внутри Luna Line;
— Взаимодействие с командами Backend, Research и DevOps при интеграции ML-компонентов.

💻 Требования:
— Опыт работы в области MLOps / ML-инфраструктуры от 3 лет;
— Глубокое знание Python и Bash;
— Уверенное владение Docker, Kubernetes, Helm, GitLab CI;
— Опыт работы с PyTorch и экосистемой инструментов ClearML (ClearML SDK, ClearML Agent, ClearML Serving);
— Практический опыт конвертации и оптимизации моделей с использованием ONNX, TensorRT, квантования (FP16, INT8, FP8);
— Опыт построения AI Serving инфраструктуры на базе Triton, ClearML Serving, vLLM или аналогичных решений (BentoML);
— Опыт управления GPU-ресурсами в Kubernetes, использования Kubeflow, Ray, KServe;
— Понимание полного ML lifecycle — от обучения моделей до production-инференса;
— Опыт настройки мониторинга (Prometheus, Grafana, Loki, ELK);
— Опыт участия в построении AutoML / no-code ML-платформ.

⚠️ Особые условия:
— CV необходимо присылать в формате Word по White label.

❗️ Обязательные данные по кандидату при подаче:
● ФИО
● Страна + Город
● Дата рождения (не возраст, а дата)
● Электронная почта
● Образование (ВУЗ, год окончания, специальность)
● Грейд
● Ставка
● Чек-лист соответствия требованиям (ДА/НЕТ)

Требования к резюме:

1️⃣ Полное ФИО и дата рождения
2️⃣ Локация
3️⃣ Срок выхода на проект
4️⃣ Формат оформления: ИП/самозанятость/штат
5️⃣ Минимальная зарплатная ставка
6️⃣ Контакты: телефон, Telegram, e-mail
7️⃣ Описание проектов:
— название
— роль в команде
— стек технологий
— описание задач и результатов

📩 Отправляйте резюме с указанием ID вакансии (например, «00058554 Ruby on Rails») и всей информации из запроса на e-mail: или в личку .

#vacancy #работа #job #remote #удалёнка #OmegaVacancy
#MLOps #MLInfrastructure #Python #Bash #Docker #Kubernetes #Helm #GitLabCI #PyTorch #ClearML #ONNX #TensorRT #Quantization #Triton #vLLM #BentoML #Kubeflow #Ray #KServe #Prometheus #Grafana #Loki #ELK #AutoML #CICD #DevOps #Backend #Research #Senior #AI #ComputerVision
#BD-10510
tips_and_updates
Как откликнуться эффективно
  • arrow_right1–2 релевантных кейса (ссылки/скриншоты)
  • arrow_rightСроки и формат работы (когда на связи)
  • arrow_right2–3 уточняющих вопроса по задаче
handshake
Рекомендации работодателю
  • arrow_rightОпишите результат и критерии приёмки
  • arrow_rightУкажите бюджет/вилку — это повышает качество откликов
  • arrow_rightСразу обозначьте сроки и доступность по коммуникациям