Senior MLOps в крупный ритейлер.

Навыки

• Airflow
• CI/CD
• Data Lake
• ELK / Elastic Stack
• Grafana
• Helm
• Jaeger / OpenTelemetry

О компании и продукте

• Разработка внутренней корпоративной LLM-платформы для автоматизации процессов, поддержки сотрудников и повышения эффективности взаимодействия с данными. В задачи проекта входит создание удобных пользовательских интерфейсов (чат-ассистенты, RAG-поиск, генерация текстов и изображений), интеграция с существующими системами компании и обеспечение контроля и мониторинга использования модели.

Задачи

• Развертывание и поддержка LLM-платформы в Kubernetes (Helm, Terraform, K8s Operators)
• Настройка CI/CD для ML/AI сервисов (обучение, inference, data pipelines)
• Автоматизация ML workflow в Kubeflow
• Настройка и поддержка мониторинга моделей (latency, drift, cost metrics)
• Управление пайплайнами данных для обучения и inference (Kafka, DataLake, объектное хранилище S3, векторные БД)
• Оптимизация работы GPU-кластера (распределённое обучение, эффективное использование ресурсов)
• Обеспечение безопасности и комплаенса: изоляция сред, контроль доступа, логирование
• Локация/гр.: Россия
• Срок проекта: 6 месяцев +

Требования

• Опыт работы с Kubernetes и облачными/on-prem кластерами
• Знание Python и инструментов ML Ops (Kubeflow, Airflow)
• Опыт настройки CI/CD (Jenkins)
• Опыт работы с системами хранения и векторными БД (Weaviate/Qdrant/PGVector)
• Знания в области мониторинга и логирования (Prometheus, Grafana, ELK, OpenTelemetry)

Условия

• Зарплата: 240-270К руб/мес.Гросс
• Оформление: только ИП

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

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

Почему на этом месте в выдаче

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