Н

Middle ML / MLOps Engineer (Python, FastAPI)

🔥 Hiring: Middle ML / MLOps Engineer

Неизвестный работодатель · На сервисе с: 23.09.26 16:58

Зарплата не указанаПольшаУдалёнка

🔥 Hiring: Middle ML / MLOps Engineer

We are looking for an experienced Middle ML / MLOps Engineer (3+ years of experience) to join an international project! In this role, you will design, build, and deploy production-scale machine learning and Generative AI / LLM-based applications in a cloud-native environment.

---

📌 Workload: Full-time (100% Remote)

🗣 Language: English (Fluent — daily technical communication)

💻 Tech Stack: Python, AWS (SageMaker), Docker, Kubernetes, PySpark, FastAPI/Flask, MLOps (MLflow / Kubeflow), LLMs

🌍 Location: Remote within EU (must hold EU Citizenship, PR, or a valid EU Work/Residence Permit)

---

🎯 Key Responsibilities:

* Design, develop, and deploy production-grade ML and LLM-based applications.
* Build and maintain robust MLOps platforms and CI/CD pipelines for machine learning workflows.
* Automate model training, evaluation, deployment, monitoring, and continuous improvement.
* Develop cloud-native ML infrastructure using AWS, SageMaker, Docker, and Kubernetes.
* Build reliable backend APIs and microservices using FastAPI or Flask.
* Collaborate closely with product, software engineering, and data teams.

---

🛠 Requirements:

* 3+ years of commercial experience as an ML Engineer, MLOps Engineer, or in a related field.
* Strong hands-on experience with Python and developing production-ready services with FastAPI / Flask.
* Proven experience with AWS (specifically Amazon SageMaker).
* Hands-on experience with Docker and Kubernetes for deployment and orchestration.
* Solid understanding of MLOps practices and ML lifecycle tools (MLflow, Kubeflow, or SageMaker Pipelines).
* Practical experience working with LLMs / Generative AI in production environments.
* Hands-on experience with PySpark / Apache Spark.
* Fluent English (B2+/C1) for effective collaboration with cross-functional teams.

⭐️ Nice to Have:

* Experience with recommendation systems, NLP, or forecasting use cases.
* Knowledge of model monitoring and observability tools.

---

📩 To Apply:
Send your CV and expected hourly rate to ••••••••

Похожие вакансии MLOps инженер

Соц.сети
Н

Senior ML Engineer / MLOps Engineer

Неизвестный работодательНа сервисе с: 24.09.26 16:26
Зарплата не указанаПольшаУдалёнка

#вакансия #vacancy
🚀 Senior ML Engineer / MLOps Engineer — 100% Remote
Must-have:
• Strong Python
AWS / SageMaker
MLOps, CI/CD
Docker + Kubernetes
• ML lifecycle tools: MLflow / Kubeflow / SageMaker Pipelines
• Production experience with ML & LLM applications
Generative AI / LLMOps
• PySpark / Apache Spark
• FastAPI / Flask
• Model training, fine-tuning, evaluation & optimization
📍 100% Remote | 🇬🇧 English B2+
📅 Duration: 3 months + extension
💰 Rate: TBD
⏰ Full-time
📩 Для подачи присылайте CV в telegram: ••••••••

hh.ru
rutube

MLOps инженер (RUTUBE TECH)

rutubeНа сервисе с: 24.09.26 12:37
Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

Новая локация офиса:

В ноябре переезжаем в новый офис в Сколково. Сейчас работаем на Соколе - пожалуйста, учитывайте это при отклике на вакансию.

Обязанности:

  • Разработка сервисов на python для интеграции моделей в прод;
  • Поддержка команды DS/MLE в интеграции моделей и использовании инструментов для ML;
  • Проводить тестирование SOTA-решений;
  • Настраивать мониторинг моделей;
  • Разбор инцидентов связанных с эксплуатацией МЛ-моделей в проде;
  • -Разработка и поддержка дагов Airflow.
Требования:
  • Хорошее знание Python (стандартные и ML библиотеки, умение применять ООП);
  • Понимание принципов построения моделей машинного обучения;
  • Опыт реализации микросервисов (Flask, Fastapi);
  • Знание SQL;
  • Опыт работы с платформами MLOps (ClearML, MLFlow);
  • Опыт работы c Docker и k8s;
  • Опыт работы с моделями глубинного обучения;
  • Опыт работы с внедрением нейросетевых ML-моделей CV и NLP;
  • Опыт оптимизации инференса нейросетей: onnx, tensorrt, triton server;
  • Опыт работы с векторными БД (milvus, qdrant);
  • Опыт работы с брокерами сообщений: Kafka, Rabbit.

Наш стек:
Python (pytorch), gitlab, airflow, Docker, Kubernetes, Postgres, ClickHouse, Trino, Airflow, Kafka, Milvus
Мощности:
Для экспериментов и в проде используем сервера с видеокартами в том числе A100, L40

Условия:

​​​​​​​Офис, где приятно быть
— Уютное пространство с зонами коворкинга — выбирай, где работать

Здоровье под защитой
— ДМС (стоматология включена)
— Врач прямо в офисе

Вкусно и бесплатно
— Фреш-бар от Novikov Group
— Кофе, чай, фрукты, снэки — каждый день

Отдых без компромиссов
— Обеденные зоны с настолками и массажными креслами Yamaguchi

Оформление по ТК РФ
— Всё официально

Соц.сети
Т

Middle ML

телекомНа сервисе с: 24.09.26 15:57
Зарплата не указанаРоссияУдалёнка

ID 3661 - Middle ML

🌍 Локация: РФ
💼 Удаленно
🕔 Занятость: фуллтайм

🏢 Проект: Телеком

💡 Требования:
• ML Engineer, middle 1 Опыт деплоя ML-моделей от 2 лет
• Опыт с очередями, написание прод кода для агентов
• Знание Docker, k8s, CI/CD. Опыт MLOps: мониторинг моделей, ре-тренинг
• Успешное прохождение очного интервью с решением задач на применнеие Python и SQL на темы: развёртывание агента в k8s; публикация скиллов; публикация Tool на MCP; настройка коммуникации агентов через A2A; использование LLM; настройка мониторинга, алертов

➕Будет плюсом:
• Понимание AgentOps

📨 Отклик — через форму: ••••••••
или напрямую рекрутеру ••••••••

❗️Откликайтесь только при релевантном опыте.

❗️При первичном отклике:
ID вакансии / ФИО / локация / возраст / занятость (работаете/нет) / формат работы (удаленка, гибрид, офис) / стек / опыт / резюме / сверка с требованиями

❗️Повторный отклик: ID вакансии + сверка.

#ML #Удаленно #вакансия

HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.