Preply

Senior Machine Learning Platform/Ops Engineer

Senior · Гибрид · Барселона, Испания · Английский B2

Навыки

  • AI-инструменты в работе
  • Airflow
  • AWS
  • BigQuery
  • CI/CD
  • Dagster / Prefect / Luigi
  • Data Quality
Ещё 17
  • Databricks
  • dbt
  • Docker
  • Google Cloud
  • Git
  • Kafka
  • Kubernetes
  • Обучаемость
  • LLM
  • Machine Learning
  • MLOps
  • Мониторинг и observability
  • Python
  • Жизненный цикл разработки
  • Spark
  • SQL
  • Terraform

О компании и продукте

  • As Preply scales its AI-powered learning platform, we’re looking for an experienced Senior ML Platform/Ops Engineer to help productionize machine learning systems with high reliability, performance, and observability.
  • You’ll work at the intersection of ML, data engineering, and cloud infrastructure enabling fast, secure, and reproducible model development from training to deployment.
  • We’ve reached 90%+ adoption of AI coding tools across engineering, and we’re now moving towards more autonomous, AI-Augmented development at scale. At Preply, engineers have direct access to the best tools available, with the freedom to use them fully and experiment as they build.
  • You’ll collaborate closely with ML Scientists, Backend Engineers, and Data Engineers to shape the foundations of our ML lifecycle.

Задачи

  • Build and maintain ML pipelines for training, evaluation, and deployment using tools like Databricks, MLFlow, Airflow, DBT, Sagemaker, Tecton
  • Support AI scientist creating reproducible, containerized model training environments (on-demand and scheduled), and manage compute at scale (e.g., spot/GPU autoscaling)
  • Define and implement observability and alerting for ML systems (model drift, data quality, feature coverage, etc.)
  • Design and scale data ingestion and feature transformation flows using batch (e.g., Spark/BigQuery) and streaming (Kafka or equivalent)
  • Contribute to internal Python libraries and platform tooling that accelerate experimentation and deployment for all model teams
  • Ensure ML services are modular, testable, and monitored from day one
  • Exploration and productionization of LLM-based features (e.g., retrieval pipelines, prompt evaluation, model serving)
  • WE POWER PEOPLE’S PROGRESS
  • At Preply, we’re all about creating life-changing learning experiences

Требования

  • Proven experience designing and deploying ML systems in production (5+ years in relevant roles)
  • Proficiency in Python and SQL, and orchestration tools (Airflow, Kubeflow, Dagster, etc.)
  • Experience with modern cloud platforms (preferably GCP or AWS), Kubernetes, and CI/CD workflows
  • Understanding of ML model lifecycles: training, validation, deployment, and monitoring
  • Strong DevOps practices: Git, IaC (Terraform), logging/observability, containerization (Docker/K8s)
  • Ability to work independently with ML Scientists and mentor peers in reliability, testing, and delivery. Product impact driven
  • Exposure to LLM serving, vector databases, or GenAI-powered product flows
  • Deep, hands-on expertise in AI tools, especially in agentic AI SDLC

Условия

  • An open, collaborative, dynamic and diverse culture
  • A generous monthly allowance for lessons on Preply.com http://preply.com/, Learning & Development budget and time off for your self-development
  • A competitive financial package with equity, leave allowance and health insurance
  • Access to free mental health support platforms
  • The opportunity to unlock the potential of learners and tutors through language learning and teaching in 175 countries (and counting!)
  • We’ve just reached unicorn status with a $150M Series D, accelerating our vision to transform education through human-led, AI-enhanced learning
  • Today, 100,000+ tutors teach 90+ languages to learners in 180 countries - and we’re only getting started
  • As a category-defining company, we’re shaping what the future of learning looks like at global scale
  • Every Preply lesson sparks change, fuels ambition, and drives progress that matters
  • Joining Preply means helping define the future of education at global scale, and building something that truly matters for millions of people, every day

Паспорт вакансии

История публикации

Появилась в Вакандии30 дней
Перепубликации3 разапубликаций всего: 4
Проверяли на источникеВидели сегодня
Среди похожихНет данных166 из 30 · у похожих вакансий почти одинаковый возраст — сравнивать нечего
Долго открыта
Вакансия поднималась в источнике 3 раз. Это не значит, что она закрыта, но откликаться стоит с этой оговоркой.

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

ГрейдSeniorвычитано из текста вакансии
Формат работыГибрид
ГеографияБарселона, Испаниявычитано из текста вакансии
Зарплата≈ 20 000 USD в месяцнаша оценка, в вакансии не названа

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.

Полнота карточки1004 из 4 полей: грейд, формат, география, зарплата
Зарплата названа0вилки работодателя нет, показана наша оценка

Проверка Вакандии

Источники и свежесть

Тип источника
Карьерный сайт работодателя
Найдено публикаций
4
Посмотреть публикации и даты
  • ashbyОсновная публикация · 2026-04-16
  • ashbyПовторная публикация · 2026-04-16
  • ashbyПовторная публикация · 2026-04-16
  • ashbyПовторная публикация · 2026-04-16

Работодатель

Preply

39 активных вакансий · вилка работодателя указана в 0%

Открыть профиль компании

Безопасность

Отклик уходит на сайт источника

Вакандия показывает вакансию, но не отправляет отклик и не проверяет работодателя. Сам отклик вы оставляете на внешнем сайтеjobs.ashbyhq.com.

Признаки мошенничества
  • Просят предоплату, «залог» или деньги за обучение и оборудование.
  • Требуют код из SMS, данные банковской карты или доступ к «Госуслугам».
  • Быстро уводят в мессенджер и торопят с решением.
  • Обещают большой доход без опыта и без деталей задач.

Настоящий работодатель не просит денег и платёжных данных до трудоустройства.

Продолжить поиск

Похожие вакансии

Причина сходства указана на каждой карточке