← К каталогу
US

USETECH

DevOps/MLOps-инженер

УдалённоУровень не указанМосква, Россия2 ч назад
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ

Что JobRadar наблюдает сейчас

Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.

Последнее подтверждение14 мин. назад
Впервые замечена1 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

Юзтех – группа аккредитованных ИТ-компаний полного цикла разработки с многолетней экспертизой в передовых технологиях: DWH, BigData, AI/ML, Blockchain, BI, предиктивная аналитика, цифровые двойники производства и рисков.

ГК Юзтех является технологическим партнером таких компаний, как Mail.ru, 2Gis, НЛМК, Еврохим, Го Инвест, Альфа-Банк, Сбер, ВТБ, МКБ, Самолет, Х5 retail Group, Газпромнефть, Леруа Мерлен, Ситилинк, Ланит, IBS. Также, ГК разрабатывает собственные IT-продукты (Usebus, Octopus, Тил Эйчар) и флагманские проекты, которыми пользуется 70% населения страны.

Приглашаем Devops/MLOps-инженера в Центр развития MlOps ‐ экспертизы банка в команду развития (не на сопровождение, дежурств не предполагается).

Нужен в первую очередь сильный Devops - инженер с желанием продолжать развиваться в MLOps .

Центр развития MLOps‐экспертизы банка создает и поддерживает единую MLOps‐экосистему, которая обеспечивает полный жизненный цикл моделей машинного обучения — от обучения до продакшена и мониторинга.

Основной стек центра: Jupyterhub\Coder, Airflow, ArgoWF, MLflow, Seldon core, Python, Hadoop (spark, hdfs), Docker, OpenShift/Kubernetes, longhorn, Jenkins, Kafka, Redis, PostgreSQL

Задачи:

  • конфигурировать и разворачивать инфраструктурные компоненты
  • адаптировать/разрабатывать с нуля автоматизированные пайплайны под актуальные бизнес-задачи (AutoML, LLM, computer vision и пр)
  • создавать и поддерживать пользовательские инструменты для работы в едином ML-контуре применения и обучения
  • масштабировать разрабатываемые системы и инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения

Важные знания и опыт:

  • опыт работы в DevOps от 3 лет (Docker, Helm, Jenkins / GitLab CI, Python);
  • опыт администрирования Kubernetes от 2 лет;
  • опыт автоматизации CI/CD для ML‐проектов;
  • опыт с Kafka;
  • практическое знакомство с ELK - стеком

Будет преимуществом:

  • опыт с ML / MLOps инструментами (Airflow, JupyterHub, MLflow, Seldon, CUDA, Spark/Hadoop). Навыки…

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / DevOps / RU