Архитектор/Senior DevOps / MLOps

ID 2915 - Архитектор/Senior DevOps / MLOps

🌍 Локация: РФ/РБ
💼 Удаленно
🕔 Занятость: фуллтайм

🏢 Проект: Мосбиржа
Развитие DATA AI

❗️Срок подачи резюме до 16.06.2026 15:00 мск

💡 Требования:
Знание и опыт работы с NGINX; Опыт работы с облачными провайдерами (AWS, Azure, Yandex Cloud); Уверенное владение Docker и Kubernetes; Опыт работы с реляционными и NoSQL базами данных (Postgres, Oracle, Redis); Знание Apache Airflow; Опыт настройки CI/CD в Gitlab; Знакомство с Grafana и Prometheus, elk; Опыт проектирования, развертывания и эксплуатации ML-решений в продакшене. Опыт развертывания и эксплуатации LLM-моделей; Будет плюсом: Опыт работы с векторными базами данных (Qdrant, Milvus); Опыт работы с API; Знакомство с MLflow. Знакомство с Kubeflow. Знание и умение представлять платформенные решения, отстаивать позицию и защищать на комитетах.

📋Задачи:
- Настройка и поддержка инфраструктуры для ML-решений в продакшене с высокой нагрузкой;
- Развертывание и эксплуатация ML-моделей;
- Автоматизация CI/CD процессов;
- Мониторинг и оптимизация инфраструктуры.
- Проведение оценки технических рисков на этапах проектирования информационных систем.
- Формирование и анализ проектной, нормативной и технической документации, включая задания, регламенты, стандарты, нормы, правила,
инструкции и спецификации.
- Проектирование и внедрение MLOps платформы
- Оценка технических рисков проектирования информационных
систем.

⚙️ Обязанности:
- Настройка и поддержка инфраструктуры для ML-решений в продакшене с высокой нагрузкой;
- Развертывание и эксплуатация ML-моделей;
- Автоматизация CI/CD процессов;
- Мониторинг и оптимизация инфраструктуры.
- Проведение оценки технических рисков на этапах проектирования информационных систем.
- Формирование и анализ проектной, нормативной и технической документации, включая задания, регламенты, стандарты, нормы, правила,
инструкции и спецификации.
- Проектирование и внедрение MLOps платформы
- Оценка технических рисков проектирования информационных
систем.
- Знакомство с Grafana и Prometheus, elk;
- Опыт проектирования, развертывания и эксплуатации ML-решений в продакшене.
- Опыт развертывания и эксплуатации LLM-моделей;
- Знание и опыт работы с NGINX;
- Опыт работы с облачными провайдерами (AWS, Azure, Yandex Cloud);
- Уверенное владение Docker и Kubernetes;
- Опыт работы с реляционными и NoSQL базами данных (Postgres, Oracle, Redis);
- Знание Apache Airflow;
- Опыт настройки CI/CD в Gitlab;

📌 Будет плюсом:
- Опыт работы с векторными базами данных (Qdrant, Milvus);
- Опыт работы с API; Знакомство с MLflow. Знакомство с Kubeflow.
- Знание и умение представлять платформенные решения, отстаивать позицию и защищать на комитетах.

📨 Отклик — через форму: https://forms.gle/qxF3H1eiV4E4T7p19
или напрямую рекрутеру @Veroneko

❗️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.

#DevOps #MLOps #Удаленно #вакансия