Сбер·Москва·30 сент.
MLOps Engineer
Ориентир по рынку≈ 341 000 – 450 000 ₽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 живая, задачи расписаны.
3 из 4 в норме
Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона
Деньги
Зарплату в объявлении не раскрыли. 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
Висит 19 дней, признаков фиктивного найма нет.
- Появилась у нас 30 сентября 2026 г., 19 дней назад
- Эту вакансию уже публиковали 2 раза, 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 8, требований 11. Картина ясна до первого созвона.
- Обещают
- ДМС
Что требуют
ОбязательноMLOpsKubernetesAirflowSparkPythonMLCI/CDLLM
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%.
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
Наша компания
Ищем MLOps Engineer с фокусом на ускорение и автоматизацию вывода ML-моделей. Основной продукт — платформа для рекомендательных сценариев, обеспечивающая разработку, обучение и эксплуатацию ML-моделей в продакшене.
Чем предстоит заниматься
Развивать MLOps-инфраструктуру и инструменты для быстрого вывода моделей в production
Автоматизировать процессы тестирования, развертывания и обновления ML-моделей
Развивать MLflow и процессы управления экспериментами, версиями и жизненным циклом моделей
Развивать инфраструктуру на базе Kubernetes
Обеспечивать интеграцию ML-процессов с Airflow и Apache Spark
Развивать CI/CD для ML и внутренние инструменты/SDK для ML-команд
Повышать надежность, наблюдаемость и воспроизводимость ML-систем
Участвовать в развитии инфраструктуры для AI/LLM-сценариев
Наши требования
Опыт в MLOps / DevOps / Data Engineering
Хорошее знание Kubernetes
Опыт работы с MLflow, Airflow и Spark
Уверенный Python
Понимание полного жизненного цикла ML-модели — от эксперимента до production
Опыт автоматизации CI/CD и эксплуатации production-систем
Умение проектировать решения, которые снижают time-to-production ML-моделей и упрощают работу Data Science команд
Опыт разработки внутренних ML-инструментов и SDK
Опыт работы с рекомендательными системами
Опыт с GPU-инфраструктурой
Опыт в AI/LLM-проектах
Мы предлагаем
Офисный формат (Поклонная, 3к1)
Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
Расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
Уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
Выгодная ипотека для сотрудников
Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
Корпоративная пенсионная программа
