Привет!
Мы IT-компания KTS, которая делает B2B-продукты для крупных компаний:
— автоматизируем сложные бизнес-процессы
— запускаем высоконагруженные веб-сервисы
— развиваем собственную школу разработки
Нас уже 250+ человек и мы продолжаем расти! Среди наших клиентов: ДОМ РФ, ПИК, Мангазея, VK, Альфа банк, X5 retail group и многие другие, с которыми мы строим долгосрочное партнёрство, а не разовые проекты.
Ищем опытного руководителя в техническую команду развития продуктов MLOps-экспертизы на проекты внедрения инструментов качества голосовых коммуникаций.
Направления MLOps-экосистемы
-
Среда разработки моделей / пайплайны train и inference.
-
Среда исполнения моделей и пайплайны доставки.
-
Среда немодельных сервисов.
-
Feature Store.
-
AutoML.
-
A/B-тестирование.
-
RAG и AI-агенты.
Чем предстоит заниматься
-
Глубоко погружаться в процессы внедрения моделей и работу кросс-команд.
-
Управлять командами, отвечать за качество релизного цикла, участвовать в R&D.
-
Управлять ожиданиями заказчиков.
-
Планировать спринты, отвечать за реализацию в срок и согласно DoD.
-
Проактивно решать потенциальные инфраструктурные проблемы.
-
Погружаться в архитектуру и разработку.
-
Применять структурный подход к краткосрочному и среднесрочному планированию с использованием Jira, организовывать работу с техническим долгом.
Что мы ожидаем от кандидата
-
Уверенное понимание DevOps- и MLOps-процессов.
-
Опыт управления командами разработки.
-
Понимание банковских процессов и кредитных конвейеров.
-
Опыт проведения 1:1, составления ИПР, правил онбординга и т. д.
-
Понимание продуктового подхода, мышление бэклогом с горизонтом от года.
-
Опыт погружения в инфраструктурные задачи. Kubernetes (k8s), DevOps, CI/CD будет преимуществом.
-
Опыт работы с Hadoop, Spark, Kafka, ELK будет преимуществом.
-
Опыт в fintech и банках будет преимуществом.
Личные качества
-
Самостоятельность в доведении задач до результата.
-
Проактивность и инициативность в предложениях по техрешениям.
-
Полное погружение в инфраструктуру и команду.
-
Командность, готовность помогать коллегам и пользователям.
-
Умение собрать общую картину ожидаемого результата вместо решения конкретно поставленной задачи.
Что мы предлагаем:
— Мы аккредитованная IT компания - работаем только по ТК РФ, выдаем ДМС со стоматологией после испытательного срока
— Работаем в удаленном формате по РФ
— Поддерживаем изучение английского языка корпоративной скидкой в Skyeng
— Предлагаем корпоративные скидки на квартиры от наших заказчиков - ведущих застройщиков Москвы
— Можем работать из офиса с классным вайбом на Бауманской
— Несколько раз в году проводим тусовки на крыше офиса (летом - даже с бассейном), а зимний корпоратив уже 10 лет подряд отмечаем в Сорочанах (за счет компании)
Похожие вакансии MLOps инженер
Это возможность присоединиться в команду поиска и рекомендаций в качестве ML инженера.
DS обучают модель в рамках эксперимента - подбирают данные, на которых обучить, варьируют параметры самой модели. После того, как получают модель приемлемого качества, фиксируют параметры и передают нам.
ML инженеры переводят оптимизируют и автоматизируют обучение - подготавливают датапайплайн к продакшн инфраструктуре (чтобы не ел много памяти и работал как можно быстрее), переводят обучение в определенные инструменты, чтобы оно повторялось и воcпроизводилось так, как задумали DS.
Мы ищем именно ML инженера.
Чем предстоит заниматься:
-
Разработка сервисов рекомендательных систем (Recsys) с применением ML
-
Проектирование архитектуры ML-сервисов
-
Построение ML-пайплайнов (обучение, деплой, обновление моделей)
-
Внедрение и поддержка ML-моделей в продакшене
-
Оптимизация инференса и производительности
-
Участие в code review и менторстве
Что мы ожидаем:
- Опыт в ML 4–5 лет, из них ≥ 1 года с рекомендательными системами в продакшене
-
Опыт полного ML-цикла: от прототипа до продакшена
-
Знание алгоритмов Recsys: collaborative filtering, matrix factorization, two-tower, sequence models
-
Опыт MLOps и работы с MLflow (или аналогами)
-
Уверенная разработка на Python (FastAPI, asyncio)
-
Уверенное владение SQL
-
Опыт работы с Docker и Kubernetes
-
Настройка мониторинга моделей и инфраструктуры (Grafana, Prometheus)
-
Оптимизация инференса: GPU, batching, Triton
-
Опыт менторства и code review
Будет плюсом:
-
Опыт потоковой обработки данных (Kafka)
-
Опыт работы с Feature Store
Что мы предлагаем:
- официальное оформление по ТК РФ, белую заработную плату + премии;
- гибридный или удаленный формат работы, на выбор;
- после прохождения ИС: ДМС со стоматологией, "Добросервис" с неограниченной юридической и психологической консультацией, фитнес. Постоянные скидки от наших партнёров и многое другое;
- оплату профильных курсов, участия в конференциях;
- веселые и запоминающиеся корпоративы на природе и в офисе: играем в настолки. Заказываем пиццу каждую последнюю пятницу месяца;
- неограниченный доступ ко всем электронным и аудиокнигам :)
Ищем опытного инженера-исследователя в команду LLM Точка Банка. Мы создаём онлайн-банк и экосистему сервисов для бизнеса. В нашей команде больше 6 000 сотрудников, а сервисами пользуются более 800 000 клиентов.
О команде
Мы занимаемся разработкой фундаментальных моделей в Точка Банке, в том числе корпоративной большой языковой модели (LLM). Нашу модель используют самые разные продуктовые и инфраструктурные команды, поэтому важно, чтобы она была быстрой и умной.
Помимо LLM, мы также занимаемся разработкой других платформенных решений: от платформы умного поиска (Information Retrieval) до сервиса-шлюза, открывающего доступ к внутренним и внешним LLM-провайдерам.
Команда состоит из людей самых разных ролей — у нас есть как исследователи, так и разработчики, аналитики и ИИ-инженеры.
Что делать
- Вносить значимый вклад в процесс исследования и разработки (RnD) внутренней LLM компании — от данных до этапов дообучения модели (continual pre-training, post-training).
- Самостоятельно обучать Mixture of Experts модели размера 200B+ на многоузловом кластере в распределённом режиме: Data Parallel, Expert Parallel, Context Parallel, Pipeline Parallel и других.
- Вносить вклад в развитие фреймворка с открытым исходным кодом для распределённого обучения.
Ты подойдёшь, если
- Есть опыт в роли инженера-исследователя от трёх лет.
- Хорошо разбираешься в фундаментальных моделях.
- Обучал LLM в распределённом режиме с 3D+ параллелизмом.
- Умеешь отлаживать сложные эксперименты на низком уровне.
- Пишешь поддерживаемый и воспроизводимый код.
- Умеешь работать в команде и передавать свой опыт менее опытным коллегам.
Что ждёт тебя в Точка Банк
- Официальная зарплата до 600 000 ₽. Точная сумма зависит от твоих навыков и ожиданий — обсудим их на собеседовании. Это сумма до вычета налогов. Помни, что с 2025 года ставка НДФЛ меняется в зависимости от суммарного дохода за год.
- Пятидневная рабочая неделя с гибким началом и окончанием дня.
- Удалёнка или любой офис в городах присутствия. Наши офисы — это продуманные пространства с комфортными рабочими местами и зонами отдыха. Ты можешь самостоятельно выбрать, где работать — ходить в офис необязательно.
- Понятная система развития и роста по грейдам.
- Возможность влиять и менять. Если у тебя есть предложение или идея, смело делись с командой — тебя услышат.
- Бесплатное обучение: ты сможешь ездить на Айти-конференции, мероприятия и хакатоны и проходить курсы за счёт компании. А ещё пользоваться нашей библиотекой и платформой с онлайн-курсами.
- Комфорт не только в работе, но и в жизни. После испытательного срока: ДМС со стоматологией, психолог, чекапы здоровья и 4 дополнительных выходных в год.
- Бонусы от партнёров: Skillbox, Skyeng, Яндекс Практикум, Ясно и других.
- Онлайн-кабинет сотрудника, где ты можешь заказать справку, оформить отпуск или отгул, заказать технику или посмотреть выплаты.
- Активная корпоративная жизнь: устраиваем кинопоказы, спортивные марафоны и корпоративы, которые потом ещё долго вспоминают.
15.07.2026
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.