MLOps specialist
Сигналы объявления: 1 из 3
Это счётчик доступных сигналов, а не рейтинг безопасности работодателя. Нет данных по 2 из 3 проверок.
- Источник «Работа России»: нет данных — Нет подтверждённых данных об этом объявлении на государственной площадке.
- Проверка hh.ru: нет данных — Подтверждённый флаг employer.trusted от hh.ru не получен.
- Свежесть публикации: есть сигнал — С даты публикации прошло 10 дн. Порог сигнала — 30 дней; обновление даты не доказывает наличие свободного места.
Сопоставьте ИНН, юридическое название и условия договора. Даже свежая вакансия проверенной площадки требует проверки перед откликом.
Как проверить работодателя →✍ Составить сопроводительное письмо
Письмо хранится только в вашем браузере. Проверьте название компании перед отправкой — чужое имя в письме читается как массовая рассылка.
Опыт и подпись возьмутся из вашего мини-резюме.
Пожаловаться на подозрительную вакансию
Опишите конкретные признаки обмана. Не указывайте паспортные данные, номера карт или чужие контакты. После трёх учтённых жалоб объявление скрывается до проверки; это не доказательство мошенничества.
VADAROD – IT компания, мы специализируемся на разработке и сопровождении программных продуктов в банковском и финансовом домене.
Задачи:
Мониторинг и надёжность
- Внедрение и поддержка в проме сбора технических метрик через Prometheus + Grafana.
- Отслеживание дрейфа данных (data drift) и дрейфа концепции (concept drift) с автоматическими алертами.
- Логирование запросов/ответов (ELK, Langfuse) для аудита и отладки.
- Настройка алертов на деградацию качества модели (включая бизнес-метрики).
Автоматизация CI/CD для ML
- Построение пайплайнов сборки, тестирования и деплоя моделей (Jenkins).
- Оркестрация пайплайнов переобучения и передеплоя (Airflow, Kubeflow).
- Управление версиями данных и моделей (DVC, MLflow), трекинг экспериментов и артефактов.
Инфраструктурная поддержка платформы
- Настройка и сопровождение GPU-кластеров, S3-совместимых хранилищ (артефакты, датасеты).
- Поддержка систем версионирования (MLflow, реестр моделей), обеспечение их отказоустойчивости и корректной работы (пример: настройка БД артефактов, устранение проблем с версиями).
- Сопровождение инференс-сервисов в условиях роста нагрузки (горизонтальное масштабирование, автоскейлинг).
Взаимодействие с командами
- Обратная связь DS по инфраструктурным ограничениям (лимиты по latency, памяти, GPU).
- Участие в дизайне контрактов между ML-сервисами и бэкендом (SLA, форматы запросов/ответов).
- Трансляция требований бэкенда (надёжность, время ответа) в технические решения для DS.
- контейнеризация/оркестрация: Docker, Kubernetes (поддержка кластеров, Helm);
- CI/CD: Jenkins (сборка, тесты, деплой моделей);
- оркестрация пайплайнов: Airflow или Kubeflow (настройка, поддержка);
- трекинг и реестр моделей: MLflow (администрирование, интеграция с S3/БД);
- мониторинг: Prometheus + Grafana + Langfuse, знание метрик дрейфа;
- инференс-серверы: опыт с vLLM, TGI, Triton, llama.cpp;
- Python (базовый уровень), Bash/Linux (администрирование);
- работа с S3-совместимыми хранилищами (MinIO, Ceph S3);
- понимание принципов Feature Store (как плюс, но обязательное знание концепции);
- знание метрик качества моделей и A/B-тестирования (для взаимодействия с DS);
- комфортные, современные офисы в центре города с прекрасным видом;
- гибкое начало рабочего дня;
- гибридный формат работы;
- медицинская страховка с включенной стоматологией;
- курсы английского языка;
- возможность внешнего и внутреннего обучения, участие в семинарах и конференциях;
- отпуск 29 дней и материальный бонус к отпуску;
- техника для комфортной работы.
*вакансия открыта в связи с перспективой потребности в работнике.