Wildberries·29 сент.
MLOps Engeneer (Devops)
Ориентир по рынку≈ 325 000 – 400 000 ₽наша приблизительная оценка по 9 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🌍 УдалённоSeniorПолная занятостьКорпорация
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Объявление живое, и что за работа, понятно из текста.
3 из 4 в норме
Вилку не назвали: какую сумму назвать вам и ниже какой не соглашаться
Деньги
Зарплату в объявлении не раскрыли. Ориентир на созвон: столько платят в 9 похожих вакансиях DevOps / SRE уровня Senior.
Живость
Открыта 20 дней, и признаков фиктивного найма у неё нет.
Описание
Обязанности: 7, требования: 7. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
- Обещают
- аккредитованная IT-компания, ДМС со стоматологией, компенсация спорта, питание и психологическая поддержка
- Не сказано
- как оформят, из каких стран можно работать и часовой пояс команды
Что требуют
ОбязательноMLOpsKubernetesCUDAAirflowLinuxAnsibleTerraformHelmPythonGo
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +22%, Kubernetes +15%.
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
Отвечать за GPU-кластер целиком: драйверы, GPU Operator, DCGM-мониторинг, утилизация, планирование ёмкости
Выстроить стратегию разделения GPU между командами в гетерогенной среде, квоты и приоритеты
Поднять единый Kubeflow и ClearML как стандарт для DS-команд отдела
Оптимизировать inference-инфраструктуру - автоскейлинг GPU-нод, bin-packing, утилизация
Строить инфраструктуру Embedding Store (pgvector, FAISS, qdrant)
Общаться с DS-командами, понимать их потребности и переводить в инфраструктурные решения
Раскатать платформу на остальные команды Trust & Safety с полноценной мультитенантностью
Наши требования
Глубокое понимание Kubernetes: операторы, scheduling, resource management, GPU в K8s (device plugin, GPU Operator)
Практический опыт с NVIDIA GPU: драйверы и CUDA-стек, DCGM, MIG или time-slicing
Опыт развёртывания и поддержки MLOps-платформ для DS-команд (ClearML, MLflow, Kubeflow, Airflow или аналоги)
Linux и bare-metal, IaC (Ansible или Terraform), Helm
Опыт разработки на Python или Go: операторы, экспортеры, внутренний тулинг
Умение взаимодействовать с DS-командами и переводить потребности в технические решения
Проактивность и желание строить платформу, а не просто поддерживать сервисы
Мы предлагаем
Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое
Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании
Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.
Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников
Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое
Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников
Дополнительно
Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ