-Создавать AI-агенты и платформы для них. -Строить MLOps-инфраструктуру.
Задачи:
— Создавать AI-агенты и платформы для них
— Строить MLOps-инфраструктуру
— Работать с данными для ML
Требования:
— Опыт работы в роли MLOps Engineer/Data Engineer/Python ML от 3,5 лет
— Production-опыт с фреймворками MLOps: Kubeflow, MLflow, Airflow для оркестрации, понимание их интеграции в CI/CD пайплайны
— Опыт работы с Docker и Kubernetes (в контексте развертывания моделей как сервисов)
— Опыт работы с одним из major cloud-провайдеров (желательно GCP или AWS/Azure с пониманием hybrid-cloud)
— Умение работать с большими данными, опыт с Greenplum или аналогичными MPP-системами (Teradata, Exasol)
— Знание распределенных вычислений (Spark)
— Опыт работы с LangChain/LlamaIndex, FastAPI, знание фреймворков для работы с LLM (Hugging Face, vLLM и т.д.)
— Отличные знания Python, SQL на очень высоком уровне для работы с data vault
— Знания Git, GitLab CI/CD
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.
70/100
Хорошая вакансия
Оценка от Job Hunters AI
Работа MLOps инженером с современным стеком и удалённым форматом, но без информации о зарплате.
Из чего сложилась оценка. Нажмите, чтобы узнать подробнее