Перейти к содержимому
search
work Вакансия на FreelanceSpace опубликовано 3 дн назад

MLOps Инженер

apartmentcnet 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

MLOps инженер

Компания: cnet
Тип занятости: #full_time
Уровень: #senior
Страна: #RU
Локация: #remote
Зарплата: от 200 000 RUB до 300 000 RUB

Подробное описание вакансии:

Нажмите, чтобы развернуть...

Компания cnet ищет MLOps инженера для проекта Офис по развитию ИИ (МБ. Развитие DATA AI). Условия: Длительность: Долгосрочный, Занятость: полная, Локация: РФ, Гражданство: РФ, Рабочий график: по МСК ±2 часа, Формат: удаленная работа, ЗП: 200-300т, Senior.

Обязанности
- Настройка и поддержка инфраструктуры для ML-решений в продакшене с высокой нагрузкой
- Развертывание и эксплуатация ML-моделей
- Автоматизация CI/CD процессов
- Мониторинг и оптимизация инфраструктуры

Требования
- Ищем опытного DevOps/MLOps инженера для работы над инфраструктурой и развертыванием ML-решений
- Знание и опыт работы с NGINX
- Опыт работы с облачными провайдерами (AWS, Azure, Yandex Cloud)
- Уверенное владение Docker и Kubernetes
- Опыт работы с реляционными и NoSQL базами данных (Postgres, Oracle, Redis)
- Знание Apache Airflow
- Опыт настройки CI/CD в Gitlab
- Знакомство с Grafana и Prometheus, elk
- Опыт проектирования, развертывания и эксплуатации ML-решений в продакшене
- Опыт развертывания и эксплуатации LLM-моделей

Будет плюсом
- Опыт работы с векторными базами данных (Qdrant, Milvus)
- Опыт работы с API
- Знакомство с MLflow
- Знакомство с Kubeflow

Дополнительная информация
Гражданство: РФ. Рабочий график: по МСК ±2 часа. Длительность: Долгосрочный.

Контакты
- Telegram:

Стек технологий: #nginx #aws #azure #yandex_cloud #docker #kubernetes #postgres #oracle #redis #apache_airflow #gitlab #grafana #prometheus #elk #qdrant #milvus #mlflow #kubeflow

|
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