Сбер·Москва·5 дн назад
MLOps Engineer (ML Platform)
Ориентир по рынку≈ 250 000 – 425 000 ₽наша приблизительная оценка по 10 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисMiddleПолная занятостьКорпорация
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Вакансия свежая: первые отклики читают внимательнее.
3 из 4 в норме
Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона
Деньги
Сумму в объявлении не указали. Ориентир на созвон: столько платят в 10 похожих вакансиях ML Engineer уровня Middle.
- Кроме оклада: премия и пересмотр зарплаты. Размер не назван, а от него зависит доход за год.
Живость
Появилась 5 дней назад. По свежим вакансиям почти всегда действительно нанимают.
- Появилась у нас 14 октября 2026 г., 5 дней назад
- Эту вакансию уже публиковали 1 раз, первая публикация была 3 сентября 2026 г.
- Текст сверяли с источником, с публикации он не менялся
- У источника её видели сегодня
Считается по истории наблюдений за вакансией: сколько раз её переоткрывали, меняли ли текст, как долго висит. Выдачу источника сверяем при каждом обходе: пропажу, возврат и правки текста. Это оценка по косвенным признакам, а не факт. Окончательный вывод за вами.
Описание
Расписано подробно: обязанностей 11, требований 9. Картина ясна до первого созвона.
- Обещают
- ДМС и компенсация спорта
Что требуют
ОбязательноMLOpsMLLinuxDockerKubernetesHelmTerraformAnsibleCI/CDGitLab CI
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
Развивать и поддерживать ML-платформу: окружения для обучения и экспериментов
Разворачивать и сопровождать сервисы в Kubernetes: Helm, Docker, ingress, сетевые политики, балансировка
Автоматизировать инфраструктуру с помощью Terraform, Ansible, Helm
Строить и поддерживать CI/CD-процессы в GitLab: сборка, тестирование, публикация образов в Registry, деплой
Управлять GPU-ресурсами: NVIDIA GPU, MIG, планирование, изоляция, мониторинг загрузки
Интегрировать и поддерживать инструменты ML-платформы: JupyterHub, YTsaurus, Slurm, Airflow, MLflow, LakeFS
Обеспечивать observability: Grafana, Prometheus, VictoriaMetrics, Kibana
Работать с сетью: DNS, TCP/IP, маршрутизация, балансировка, firewall, service discovery
Писать автоматизацию и внутренние сервисы на Python
Обеспечивать отказоустойчивость, безопасность, масштабирование и предсказуемость платформы
Консультировать команды DS/ML по использованию платформы и лучшим практикам
Наши требования
Уверенное знание Linux и сетей
Коммерческий опыт эксплуатации Kubernetes в production
Опыт работы с Docker, Helm, Terraform, Ansible
Опыт построения CI/CD в GitLab, включая Registry
Понимание принципов мониторинга и логирования: Prometheus, VictoriaMetrics, Grafana, Kibana
Уверенный Python для автоматизации и написания внутренних сервисов
Опыт работы с GPU-ресурсами: NVIDIA GPU, MIG, планирование и мониторинг
Понимание жизненного цикла ML-моделей и задач MLOps
Опыт интеграции или поддержки инструментов из ML-стека: JupyterHub, YTsaurus, Slurm, Airflow, MLflow, LakeFS
Мы предлагаем
Возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис
Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
Корпоративный спортзал и зоны отдыха
Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
Ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника
Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
Дополнительно
Мы развиваем внутреннюю ML-платформу для команд Data Science и ML. Платформа обеспечивает полный цикл работы с ML: от интерактивных окружений для исследований до обучения моделей на GPU, версионирования данных и моделей, оркестрации пайплайнов
Ищем MLOps-инженера, который поможет развивать инфраструктуру, автоматизировать процессы и делать платформу надёжной, масштабируемой и удобной для пользователей
Наш стек
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).