#MLOpsвакансия #вакансияMLOps #MLOpsинженер #вакансия
top_selection · На сервисе с: 03.07.26 14:27
#MLOpsвакансия #вакансияMLOps #MLOpsинженер #вакансия
Senior MLOps ❇️ | Компания Top Selection
🔥 Мы в поиске MLOps инженера проектную занятость
Грейд: Senior
Ставка: от 264К до 290К
Гражданство/Локация: РФ
Загрузка: фуллтайм
Срок: долгосрочный
Оформление: только ИП 📌 (не СЗ, не ТК)
✔️Основные требования
Практический опыт построения MLOps-процессов для проектов с использованием нейронных сетей.
Опыт работы с PyTorch.
Опыт автоматизации обучения моделей с использованием ClearML, ClearML SDK, ClearML Agent.
Опыт конвертации моделей в ONNX.
Практический опыт оптимизации инференса с использованием TensorRT.
Понимание и опыт применения методов квантования моделей (FP16, INT8, FP8).
Опыт развертывания и сопровождения сервисов инференса с использованием Triton Inference Server, ClearML Serving или аналогичных решений (например, BentoML).
Опыт работы с vLLM для обслуживания LLM-моделей будет преимуществом.
Опыт работы с Kubernetes и Helm.
Практический опыт управления GPU-ресурсами и организации GPU scheduling.
Опыт работы с инструментами оркестрации ML-задач, такими как Kubeflow, Ray, KServe.
➕Будет плюсом
Опыт эксплуатации ML-инфраструктуры как в облачных средах, так и On-Prem.
Опыт оптимизации производительности GPU и инференса крупных моделей.
Понимание современных практик CI/CD для ML (MLOps).
📌Основные задачи
Разработка и поддержка MLOps-инфраструктуры для обучения, развертывания и сопровождения моделей машинного обучения.
Автоматизация процессов обучения нейронных сетей, управления экспериментами и пайплайнами обучения.
Подготовка и оптимизация моделей для промышленного инференса.
Развертывание и сопровождение сервисов инференса в облачной и On-Prem инфраструктуре.
Настройка и сопровождение GPU-кластеров, обеспечение эффективного использования вычислительных ресурсов.
Внедрение и поддержка CI/CD-процессов для ML-моделей.
Взаимодействие с Data Science-командой для внедрения моделей в промышленную эксплуатацию.
Мониторинг производительности моделей и инфраструктуры, оптимизация времени обучения и инференса.
••••••••
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.