Перейти к содержимому
search
work Вакансия на FreelanceSpace опубликовано 2 ч назад

MLOps Engineer

apartmentLuna Capital 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 Engineer

Компания: Luna Capital
Тип занятости: #full_time
Уровень: #senior
Страна: #RU
Локация: #remote
Зарплата: от 300 000 RUB до 340 000 RUB

Подробное описание вакансии:

Нажмите, чтобы развернуть...

Команда банка развивает и модернизирует MLOps-платформу для работы с данными и ML-моделями: от обучения и экспериментов до выкладки онлайн/батч-моделей и аналитических приложений. В основе - платформенные компоненты: JupyterHub, Airflow, MLFlow, DVC, Seldon, а также Streamlit / Superset и окружение Kubernetes.

Обязанности
- Развивать и поддерживать MLOps-платформу (JupyterHub, Airflow, MLFlow, DVC, Seldon и др.);
- Автоматизировать развёртывание и настройку компонентов платформы с помощью Ansible и Helm;
- Участвовать в миграции инфраструктуры с Docker Swarm на Kubernetes;
- Настраивать и улучшать CI/CD для ML (пайплайны, деплой, окружения, артефакты).

Требования
- Опыт работы в финтех/банке;
- Опыт администрирования Kubernetes в production;
- Уверенное владение Helm (управление релизами, деплой микросервисов/компонентов);
- Практический опыт с Ansible (автоматизация развёртываний и конфигураций);
- Знание сетевой модели и безопасности Kubernetes;
- Опыт работы с MLFlow, DVC, Seldon (или близкими аналогами);
- Навыки настройки и оптимизации Airflow;
- Опыт развёртывания и поддержки JupyterHub;
- Умение выстраивать и поддерживать CI/CD для ML;
- Опыт работы с мониторингом Prometheus/Grafana;
- Опыт миграции с Docker Swarm (или аналогичных систем) на Kubernetes / опыт крупных миграций инфраструктуры.

Будет плюсом
- Практики безопасности ML-платформ;
- Настройка хранилищ S3 / NFS;
- Понимание архитектуры MLOps-платформ;
- Опыт с системами управления секретами (Vault/KMS и аналоги);
- Скриптование Python/Bash;
- Понимание контейнеризации ML-приложений и жизненного цикла моделей;
- Умение качественно документировать процессы;
- Опыт работы с Terraform.

Дополнительная информация
Резюме направлять с прикрепленным резюме + самостоятельный скрининг по требованиям (‘+,-’). Отклики со скринингом рассматриваются в первую очередь.

Контакты
- Telegram: %contact_placeholder%

Стек технологий: #jupyterhub #airflow #mlflow #dvc #seldon #streamlit #superset #kubernetes #ansible #helm #docker #prometheus #grafana #s3 #nfs #vault #kms #python #bash #terraform

|
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