А

Middle ML Engineer

альфа_банк · На сервисе с: 20.08.26 13:55

Зарплата не указанаРоссияУдалёнка

ID 3416 — Middle ML Engineer

🌍 Локация: РФ
💼 Удаленно
🕔 Занятость: фулл тайм

🏢 Проект: Альфа банк

💡 Требования:
❕Критично: Опыт разработки c LLM (RAG-пайплайны) и бэкенд разработки!
Ключевой стек Python, Airflow/ArgoWorkFlow, Mlflow, Hadoop, PySpark, Kafka, Seldon/Kserve, Kubernetes, Jenkins
Опыт работы с моделями машинного обучения
Опыт внедрения моделей машинного обучения как сервисы
Опыт бэкенд-разработки, веб-разработки
Опыт разработки с LLM, NLP-моделями
Опыт с Docker, Kubernetes
Больше разработчик, чем DS.
Опыт работы в стеке от 3х лет

📨 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.

#ML #Удаленно #вакансия

Похожие вакансии MLOps инженер

Соц.сети
Н

MLOps Middle/Senior

Неизвестный работодательНа сервисе с: 20.08.26 14:44
Зарплата не указанаРоссия

#MLOPS #vacancy #job #вакансия
 
 
MLOps Middle/Senior

❗️Гражданство и локация – РФ

Описание: Разработка внутренней корпоративной ИИ-платформы для автоматизации процессов, поддержки сотрудников и повышения эффективности взаимодействия с данными. В задачи проекта входит создание удобных пользовательских интерфейсов (чат-ассистенты, RAG-поиск, генерация текстов и изображений), сервисов для создания ИИ продуктов, в том числе агентов, интеграция с существующими системами компании и обеспечение контроля и мониторинга использования модели.

Задачи и обязанности:
* Развертывание и поддержка LLM-платформы в Kubernetes (Helm, Terraform, K8s Operators)
* Настройка CI/CD для ML/AI сервисов (обучение, inference, data pipelines)
* Автоматизация ML workflow в Kubeflow
* Настройка и поддержка мониторинга моделей (latency, drift, cost metrics)
* Управление пайплайнами данных для обучения и inference (Kafka, DataLake, объектное хранилище S3, векторные БД)
* Оптимизация работы GPU-кластера (распределённое обучение, эффективное использование ресурсов)
* Обеспечение безопасности и комплаенса: изоляция сред, контроль доступа, логирование

✔️Требования (+/-):
- Опыт работы от 3х лет
- Опыт работы с Kubernetes и облачными/on-prem кластерами
- Знание Python и инструментов ML Ops (Kubeflow, Airflow)
- Опыт настройки CI/CD (Jenkins)
- Опыт работы с системами хранения и векторными БД (Weaviate/Qdrant/PGVector)
- Знания в области мониторинга и логирования (Prometheus, Grafana, ELK, OpenTelemetry)
- Понимание принципов работы LLM/GenAI и RAG-систем будет плюсом

Жду ваши резюме здесь @mary_shimoff

hh.ru
магнит, розничная сеть. it

Главный разработчик MLOps

магнит, розничная сеть. itНа сервисе с: 20.08.26 14:33
Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

Чем ты будешь заниматься

  • Разворачивать и поддерживать ML-инфраструктуру в Kubernetes: ML-модели, inference-сервисы, прикладные сервисы и необходимые инфраструктурные компоненты.
  • Проектировать, настраивать и оптимизировать инфраструктуру для ML/LLM inference, обеспечивать масштабирование, отказоустойчивость и эффективное использование вычислительных ресурсов.
  • Автоматизировать развертывание ML-сервисов и моделей с использованием Helm, ArgoCD и CI/CD, развивать GitOps-подходы.
  • Управлять инфраструктурой и облачными ресурсами через Terraform, разрабатывать и поддерживать Terraform-модули.
  • Развивать мониторинг и observability ML-систем: метрики, логирование, алертинг, контроль доступности и производительности inference-сервисов.
  • Совместно с ML- и backend-разработчиками улучшать процесс вывода решений из эксперимента в production и инструменты для разработки, тестирования и эксплуатации ML-систем.

Мы ожидаем

  • опыт 3+ лет в DevOps/MLOps или ML-разработке;
  • владение Kubernetes и облачными технологиями;
  • навыки работы с Helm, ArgoCD и написание Terraform-модулей;
  • практика работы с мониторингом, логированием и ML-инференс серверами.
Соц.сети
R

Software Engineer (Python, MLOps Platform)

revolutНа сервисе с: 20.08.26 14:07
Зарплата не указанаСербияУдалёнка
About Revolut

People deserve more from their money. More visibility, more control, and more freedom. Since 2015, Revolut has been on a mission to deliver just that. Our powerhouse of products — including spending, saving, investing, exchanging, travelling, and more — help our 75+ million customers get more from their money every day.

As we continue our lightning-fast growth,‌ 2 things are essential to our success: our people and our culture. In recognition of our outstanding employee experience, we've been certified as a Great Place to Work™. So far, we have 13,000+ people working around the world, from our offices and remotely, to help us achieve our mission. And we're looking for more brilliant people. People who love building great products, redefining success, and turning the complexity of a chaotic world into the simplicity of a beautiful solution.

About The Role

Our Technology team builds the systems and experiences that keep Revolut moving. From the infrastructure behind our innovative app to the features used by millions of people around the world, they bring sharp thinking, speed, and a focus on meaningful impact to everything they do.

We’re looking for a Python Engineer who can write high-quality code and build automated solutions for heavily regulated financial systems.

As part of the AI team that's driving innovation and powering products, you'll be developing the core infrastructure behind our central platform that empowers our scientists and engineers to solve tomorrow's challenges today.

Watch this video to discover how our Engineering department is structured and what we expect from our brilliant engineers.

Up to shape what's next in finance? Let's get in touch.

What You'll Be Doing

  • Designing, building, and maintaining scalable backend services and tooling that support the AI lifecycle and GPU-based workloads
  • Profiling and optimising model training and inference workloads (latency, throughput, stability) using PyTorch and existing CUDA-enabled libraries
  • Improving GPU compute utilisation, memory consumption, and bandwidth across shared, multi-tenant, and multi-node environments
  • Implementing mixed-precision execution, quantisation, efficient batching, gradient accumulation, and memory-efficient attention
  • Creating repeatable benchmarking practices, automated regression tests, and acting as a guide for engineering teams selecting execution frameworks and GPU types

What You'll Need

  • A track record of designing and operating scalable backend systems in production environments (Linux, Kubernetes, and containerised workloads), primarily using Python
  • Experience running, profiling, and optimising machine learning workloads (built with PyTorch or equivalent) on NVIDIA GPUs
  • A solid understanding of GPU execution concepts, including memory hierarchy, CPU/GPU synchronisation, host-to-device transfers, and CUDA stream behaviour
  • Familiarity with multi-GPU communication (NCCL), data/tensor parallelism, and resource allocation in Kubernetes
  • A degree in a STEM subject (or equivalent) with a solid foundation in computer science principles, testing, observability, and operational ownership

Building a global financial super app isn’t enough. Our Revoluters are a priority, and that’s why in 2021 we launched our inaugural D&I Framework, designed to help us thrive and grow everyday. We're not just doing this because it's the right thing to do. We’re doing it because we know that seeking out diverse talent and creating an inclusive workplace is the way to create exceptional, innovative products and services for our customers. That’s why we encourage applications from people with diverse backgrounds and experiences to join this multicultural, hard-working team.

Important notice for candidates:

Job scams are on the rise. Please keep these guidelines in mind when applying for any open roles.

  • Only apply through official Revolut channels. We don’t use any third-party services or platforms for our recruitment.
  • Always double-check the emails you receive. Make sure all communications are being done through official Revolut emails, with an @revolut.com domain.

We won't ask for payment or personal financial information during the hiring process. If anyone does ask you for this, it’s a scam. Report it immediately.

By submitting this application, I confirm that all the information given by me in this application for employment and any additional documents attached hereto are true to the best of my knowledge and that I have not wilfully suppressed any material fact. I confirm I have disclosed if applicable any previous employment with Revolut. I accept that if any of the information given by me in this application is in any way false or incorrect, my application may be rejected, any offer of employment may be withdrawn or my employment with Revolut may be terminated summarily or I may be dismissed. By submitting this application, I agree that my personal data will be processed in accordance with Revolut's Candidate Privacy Notice

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