Кризис пройдёт, а HR-бренд останется

Приглашаем на бесплатный вебинар о том, как строить HR-бренд в 2026 году: какие инструменты лучше выбрать при минимальном бюджете и как обосновать расходы через бизнес-метрики

Зарегистрироваться→

MlOps-DataOps разработчик / Проектная работа / АУТСТАФФ

Требования

ML разработчик
Senior
Docker
Kubernetes
Apache Airflow
Python
SQL
Git
CI/CD
Apache Kafka
Linux
ClickHouse

Условия

Можно удалённо

Компания

Поддержка и развитие ИТ-систем любого масштаба

Описание вакансии

Мы ищем опытного MlOps-DataOps разработчика для выполнения проектных задач ПО МОДЕЛИ АУТСТАФФ (подключение специалиста в команду заказчика).

Наши условия:

  • Оформление по ИП/Самозанятости, удаленный формат работы, полная занятость❗️

Требования:

  • Уверенный опыт с Docker и Kubernetes
  • Опыт работы с Airflow (или аналогами оркестрации)
  • Практика построения CI/CD для data/ML пайплайнов
  • Хорошие знания Python, SQL и Git
  • Опыт развёртывания ML-инфраструктуры (GPU-кластеры, хранилища, orchestration)
  • Опыт работы с облачными платформами
  • Понимание принципов CI/CD и автоматизации деплоя
  • Опыт работы с API и понимание highload-систем
  • Опыт работы со стримингом данных (Kafka / аналоги)
  • Практика настройки мониторинга и логирования
  • Уверенная работа в Linux

Будет плюсом:

  • Опыт внедрения систем управления экспериментами (MLflow, ClearML)

Обязанности:

  • Развивать и поддерживать инфраструктуру DWH
  • Строить и развивать CI/CD-процессы для data и ML-разработки
  • Разрабатывать и поддерживать пайплайны обработки данных и оркестрации (Airflow)
  • Реализовывать end-to-end ML-пайплайны: от сбора данных до деплоя и мониторинга моделей
  • Проектировать и развивать MLOps-платформу (выбор и интеграция инструментов)
  • Разворачивать и поддерживать инфраструктуру для ML-задач: (JupyterHub + GPU, Airflow, ClickHouse, PostgreSQL, S3 и др.)
  • Взаимодействовать с ML- и Data-инженерами для вывода решений в production
  • Настраивать мониторинг и алёртинг: качество данных, стабильность пайплайнов, ресурсы
  • Автоматизировать рутину и развивать self-service инструменты для data-команды

Смотреть ещё вакансии