Эта вакансия в архивеПосмотреть похожие вакансии ↓
Т1·Нижний Новгород·4 дн назад
Главный MLOps (Платформа ИИ)
Ориентир по рынку≈ 250 000 – 425 000 ₽наша приблизительная оценка по 9 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисMiddleПолная занятость
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Вакансия к тому же свежая, откликаться лучше сейчас.
3 из 4 в норме
Вилку не назвали: какую сумму назвать вам и ниже какой не соглашаться
Деньги
Сумму в объявлении не указали. Ориентир на созвон: столько платят в 9 похожих вакансиях ML Engineer уровня Middle.
Живость
Опубликована 4 дня назад. Раньше не выкладывалась: вакансия новая, а свежие почти всегда живые.
- Опубликована 15 октября 2026 г., 5 дней назад
- Текст сверяли с источником, с публикации он не менялся
- Закрыта 19 октября 2026 г., провисела 3 дняИсточник снял её с публикации
Считается по истории наблюдений за вакансией: сколько раз её переоткрывали, меняли ли текст, как долго висит. За вакансиями с hh.ru следим каждую ночь: выдача, архив и текст карточки. Это оценка по косвенным признакам, а не факт. Окончательный вывод за вами.
Описание
Обязанности: 6, требования: 13. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
- Обещают
- аккредитованная IT-компания
Что требуют
ОбязательноMLOpsAIKubernetesCI/CDLLMLinuxDockerHugging FaceAirflowYandex Cloud
Полный разбор в Pro
Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме
Сколько просить
Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга
Ваше резюме против требований
Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика
Спросить у работодателя
Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Чем предстоит заниматься
Проектирование, развёртывание и развитие инфраструктуры платформы искусственного интеллекта (on‑prem и облако): Kubernetes‑кластеры, GPU‑ноды, storage, сети, безопасность
Построение и поддержка CI/CD/CT‑пайплайнов для ML‑моделей и сервисов: от артефакта DS до продакшн‑инференса с откатами и канареечными релизами
Интеграция и эксплуатация LLM/ML‑сервисов для внутренних команд и рыночных внедрений: упаковка моделей в сервисы, конфигурация autoscaling, SLA, observability
Настройка мониторинга и алертинга по инфраструктуре и моделям (метрики ресурсов, latency, ошибки, дрейф данных), реагирование на инциденты, участие в post‑mortem
Автоматизация ML‑пайплайнов: подготовка данных, обучение, переобучение, регистрация моделей, управление версиями и окружениями
Поддержка внедрений у клиентов: тиражирование платформенных компонентов, адаптация инфраструктуры под контур заказчика, участие в performance‑оптимизации и cost‑cutting (GPU/CPU)
Наши требования
Оконченное высшее образование (IT, техническое, математическое)
Коммерческий опыт в роли от 5 лет
Глубокое понимание жизненного цикла ML‑модели: от экспериментов до продакшн‑инференса и мониторинга
Уверенный Linux, сетевые основы, безопасность, работа с контейнерами и оркестраторами
Опыт построения CI/CD‑пайплайнов для сервисов и ML‑артефактов (Docker images, модели, данные)
Опыт с LLM/GenAI‑платформами: vLLM, TGI, Hugging Face, Triton/ONNX Runtime, оптимизация инференса
Опыт построения feature store, model registry, ML pipelines (Kubeflow, MLflow, Airflow, Argo Workflows)
Опыт работы в гибридной инфраструктуре: on‑prem кластеры + публичные облака (T1 Cloud, VK Cloud, Yandex Cloud и др.)
Понимание cost‑optimization: FinOps для GPU/CPU, автобалансировка нагрузок
Опыт проектирования и развёртывания инфраструктуры платформы ИИ (кластер Kubernetes, storage, сети, security) под LLM/ML‑нагрузки
Опыт построения воспроизводимых ML‑пайплайнов: обучение, валидация, packaging модели, деплой в batch и real‑time режимах
Опыт настройки мониторинга моделей: метрики качества, дрейф данных, latency/throughput, автоматический rollback и retraining‑триггеры
Опыт совместной работы с DS/разработчиками и внедренцами: перевод экспериментальных ноутбуков в надёжные сервисы для внутренних и внешних клиентов
Технологии и навыки
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).