Senior MLOps / DevOps Engineer (Python)
Team.Inno – одна из наиболее опытных белорусских компаний в области полного цикла разработки, внедрения и поддержки программного обеспечения, бизнес-анализа, дизайна, тестирования и управления проектами
team.inno / фабрика инноваций и решений
↑ Вакансия с автоподнятиемЗа 18+ лет мы реализовали более 1600 проектов в разных отраслях для заказчиков из США, Канады, Великобритании, Германии, Франции, Италии, Японии и других стран. Наша команда специализируется на 40+ бизнес-доменах, включая Artificial Intelligence, Machine Learning, Augmented & Virtual Reality.
Сейчас Team.Inno объединяет 3500+ специалистов, которые работают в офисах компании в Беларуси, Польше, Литве, Грузии и Германии. Мы постоянно ищем опытных и начинающих специалистов, а с 2025 предлагаем обучение на бесплатных онлайн-курсах для всех, кто хочет начать карьеру в IT.
У нас можно пробовать себя на проектах разного масштаба, менять направления и выбирать карьерные треки. Присоединяйся!
Чем предстоит заниматься:
- Проектирование, развертывание и поддержка отказоустойчивой инфраструктуры для платформ машинного обучения и конвейеров данных (Python, SQL) на базе клаудов (Azure, AWS, GCP) или on-premises решений;
- Внедрение процессов управления жизненным циклом (ALM) для ML-моделей, автоматизация процессов обучения, версионирования и деплоя (MLflow, Kubeflow, ClearML или аналогичные платформы);
- Обеспечение надежности, масштабируемости и высокой доступности MLOps-инфраструктуры;
- Опыт работы с Data Analytics & Data Analysis(Работа с Databricks);
- Проектирование и управление распределенными вычислительными средами (bare metal, VM, private/public cloud);
- Контейнеризация ML-сервисов и приложений с использованием Docker и Kubernetes, обеспечение их безопасного вывода в продакшен;
- Автоматизация развертывания инфраструктуры и конфигурации кластеров с помощью подходов IaC (Terraform, Bicep, и др.);
- Разработка, внедрение и поддержка надежных CI/CD-пайплайнов (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins, Azure DevOps);
- Настройка комплексного мониторинга и observability (логирование, метрики, дашборды) для контроля задержек и состояния кластеров;
- Диагностика узких мест производительности, устранение сбоев на уровне узлов и сети, проведение Root Cause Analysis (RCA) в рамках управления инцидентами.
Наши ожидания:
- Infrastructure & IaC: Управление серверной/облачной инфраструктурой (Public/Private), IaC-инструментами (Terraform, Bicep и др.), Docker и Kubernetes;
- CI/CD: Проектирование и поддержка CI/CD в продакшен-средах;
- MLOps / ALM: Развертывание и работа с MLflow, Kubeflow, ClearML или аналогичными платформами;
- Incident Management: Опыт расследования причин сбоев (RCA) и стабилизации критических систем;
- Сильный бэкграунд в Linux системах (RHEL/Rocky/SLES);
- Уверенное владение Python и Bash или PowerShell для автоматизации;
- Опыт работы с реляционными БД (PostgreSQL), сетевыми файловыми системами (NFS) и объектными хранилищами (S3, Blob-совместимыми);
- Знание английского языка на уровне Intermediate+ (для работы с документацией и международными командами).
Будет плюсом:
- Глубокий опыт работы с HPC-планировщиками (PBS Professional, Torque, Slurm);
- Навыки связывания традиционных HPC-систем с современными cloud-native платформами (Kubernetes, MLOps-стеки) и настройка гибридного масштабирования (cloud bursting) в публичные или частные облака;
- Понимание MPI-нагрузок (OpenMPI, MPICH) и планирования GPU (стек NVIDIA, концепции MIG/MPS);
- Опыт работы с параллельными файловыми системами (строго предпочтителен Lustre);
- Опыт управления конфигурациями (Ansible, Puppet или аналоги).
Soft Skills:
- Сильный аналитический склад ума с фокусом на практическую реализацию;
- Умение переводить бизнес-требования в масштабируемые технические решения;
- Навыки кросс-функционального взаимодействия (с дата-саентистами, разработчиками и ИТ-эксплуатацией).
Мы предлагаем:
- Большой пул разноплановых проектов в таких сферах, как FinTech, Medicine, Entertainment, eCommerce, Gaming, Artificial Intelligence и пр.;
- Индивидуальные карты роста и регулярный пересмотр условий (роли на проекте, уровня ЗП);
- Формат работы: офис;
- Просторные и комфортные рабочие места;
- Подробный онбординг: знакомство с командой, процессами и правилами, экскурсия по офису, welcome card;
- Уютные кухни, игровые комнаты, коворкинги, лаунж-зоны.
Дополнительные бонусы:
- Добровольное медицинское страхование;
- Cкидки у компаний-партнеров (от пиццерий и книжных до магазинов бытовой техники).
Если ты ищешь реальные возможности реализовать себя, управлять профессиональным и карьерным ростом – будем рады видеть тебя в нашей дружной команде!
Создание рабочего места планируется в перспективе.
Похожие вакансии MLOps инженер
Мы - Управление развития искусственного интеллекта блока "Развитие клиентского опыта B2C". В нашей зоне ответственности ML-решения, результаты работы которых ежедневно влияют на поведение десятков миллионов клиентов.
Развитие клиентского опыта – динамический и активно развивающийся процесс. Совместно с бизнесом мы проводим десятки различных экспериментов ежемесячно, и лучшие из них оформляем в полноценные ML продукты. Совокупные финансовые эффекты от наших продуктов > 1 млрд. руб. в год.
Обязанности
- проектировать и развивать end-to-end пайплайны для ML-решений в рамках программы Лояльности: от поставки данных и обучения до A/B-тестирования и вывода моделей в production
- декомпозировать и рефакторить существующие решения (в том числе полу-ручные MVP) в высоконагруженные, отказоустойчивые микросервисы на Python
- тестировать и оптимизировать PySpark ETL/ELT-пайплайны: профилировать узкие места, настраивать джобы, работать с партиционированием и форматом хранения данных для обеспечения производительности на больших объёмах
- разрабатывать внутренние Python-библиотеки и стандарты разработки для переиспользования кода командами Data Science.
Требования
- опыт от 3 лет в разработке на Python, из них от 2–3 лет в роли MLOps Engineer, Data Engineer или Backend-разработчика в ML-платформах
- уверенная работа с экосистемой Big Data: опыт работы, тестирования и оптимизации PySpark-пайплайнов, Apache Airflow (или аналоги), Kafka, Docker/Kubernetes (K8s), S3/HDFS
- опыт проектирования архитектуры ML-решений: понимание микросервисов, асинхронности, паттернов проектирования
- понимание полного цикла жизни ML-модели: от подготовки данных и feature engineering до мониторинга в проде (MLflow, Prometheus/Grafana или аналоги).
будет плюсом:
- опыт автоматизации CI/CD для полного цикла ML (обучение, валидация, развёртывание моделей) с использованием GitLab CI или Jenkins
- понимание PySpark на уровне администратора/архитектора: тонкая настройка кластеров, управление ресурсами (динамическое распределение Dynamic Allocation), работа с executors, partitions, управление памятью (spark.memory.fraction, spark.memory.storageFraction), тюнинг shuffle
- опыт работы с Feature Store, MLflow, ClickHouse.
Условия
- комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
- офисный формат работы
- ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
- корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- программа адаптации и помощь руководителя на старте
- расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
- подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
МТС Web Services (MWS) - бигтех-компания, предоставляющая облачные, AI-сервисы и платформенные решения под разные задачи бизнеса: от работы с данными до разработки продуктов и оптимизации процессов. Также мы запустили новую публичную платформу собственной разработки — MWS Cloud Platform.
xOps Copilots – это технологическое решение, представляющее собой единую платформу для разработки, внедрения и масштабирования интеллектуальных цифровых агентов и копилотов. Эти агенты — автономные программные сущности на базе ИИ, способные выполнять задачи, принимать решения, обучаться и адаптироваться в реальном времени для автоматизации внутренних бизнес-функций.
Задачи
проектировать архитектуру и программировать пайплайны для бизнес-копайлотов;
самостоятельно разрабатывать решения от прототипа до вывода в пром: реализация логики, обработка ошибок, масштабирование и обеспечение отказоустойчивости;
разрабатывать и дорабатывать LLM/RAG-копайлоты: реализация сложной агентской логики, оркестрация вызовов, управление контекстом;
работать с неструктурированными источниками (PDF, Excel, сканы договоров, локальные нормативные акты);
реализовывать RAG-системы: настройка пайплайнов индексации документов, работа с эмбеддингами, управление векторными базами данных;
при необходимости - дообучение или адаптация моделей под специфику домена.
Требования
опыт разработки на Python, работа с LLM API (OpenAI, Claude или аналогичными);
практический опыт построения RAG-систем: индексация документов, эмбеддинги, векторные БД;
опыт интеграции с корпоративными системами через API (SAP, OEBS/1С, коннекторы Confluence/Jira и т.п.);
понимание основ аналитики эффекта: как считать ROI/эффект внедрения, работа с метриками ;
умение самостоятельно доводить проект от MVP до прод-эксплуатации.
Условия
Собственную платформу MTS Ocean для получения ИТ-ресурсов, а это значит, что деплой, мониторинг, observability - не будут для вас проблемой, вы сможете сосредоточиться на фичах;
Профессиональные гильдии инженеров по направлениям, чтобы поддерживать друг друга и обмениваться опытом;
Внутреннюю площадку TechTalks для обмена опытом, дискуссий, развития навыков самопрезентации;
Участие во внешних IT конференциях. Наши эксперты выступают на ведущих профильных конференциях, таких как HighLoad++, DevOps Conf, Joker, AHA!, Матемаркетинг и другие. А еще мы организуем собственную масштабную конференцию True Tech Day и регулярно проводим митапы для разработчиков и инженеров.
Полезные курсы и вебинары в корпоративном университете и электронные библиотеки;
Медицинскую страховку с 1 месяца со 100% покрытием расходов, включая стоматологию, страхование жизни и здоровья в поездках за рубеж. А еще можно застраховать родственников с корпоративной скидкой;
Единую подписку МТС Premium — KION light в онлайн-кинотеатре KION, сервис МТС Music, 30 дней бесплатного пользования подпиской OZON Premium;
Скидки и предложения от партнеров на фитнес, занятия английским и прочее;
Отпуск 28 календарных дней + 3 дополнительных дня за ненормированный рабочий день;
Гибридный и удаленный формат.
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.