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
📅 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
lists
Ещё вакансии
Data Engineer
ARK
Не указан
Гибрид
Полная занятость
Мобильный разработчик (Flutter/React Native)
Rich Mind
Не указан
Удалённо
Полная занятость
L2 SOC Аналитик
Бастион
Не указан
Удалённо
Полная занятость
Affiliate Team Lead (iGaming)
Headshot
Не указан
Удалённо
Полная занятость
Руководитель направления по работе с клиентами
Актив
250 000 ₽ — 300 000 ₽
Удалённо
Полная занятость
Backend Engineer (Fintech, Python/Golang)
Yandex
Не указан
Гибрид
Полная занятость