Cloud.ru·Москва·5 дн назад
Системный аналитик (ML Inference)
Ориентир по рынку≈ 140 000 – 300 000 ₽наш грубый ориентир по 181 вакансии этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана
🔄 ГибридMiddleПолная занятостьПродуктовая
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Вместо вилки в объявлении «Конкурентный уровень дохода»: что это значит в цифрах, придётся выяснять. Вакансия свежая: первые отклики читают внимательнее.
3 из 4 в норме
Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона
Деньги
Вместо вилки в объявлении «Конкурентный уровень дохода». Грубый ориентир: столько платят в 181 вакансии уровня Middle по всему рынку, без учёта специальности.
- Кроме оклада: премия. 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
- Текст у источника меняли 1 раз, последний раз 19 октября 2026 г.
- 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 13, требований 30. Картина ясна до первого созвона.
- Обещают
- ДМС со стоматологией, гибкий график, компенсация спорта и аккредитованная IT-компания
- Не сказано
- сколько дней в офисе
Что требуют
ОбязательноMLSQLRESTgRPCPostmanUMLBPMNLLMKubernetes
ПлюсомMLOpsDockerPostgreSQLClickHouseKafkaOpenAPI
Надбавка к зарплате на этом уровне: REST +26%, SQL +20%, Kafka +20%.
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
Глубокое погружение в продукт и сценарии клиентов: анализ запросов, проработка и оптимизация решений совместно с продуктом и смежными командами (моделирование AS IS / TO BE)
Управление полным циклом задачи: от сбора требований и постановки разработчикам до выкатки решения в ПРОД
Проектирование архитектурных и интеграционных решений: написание дизайн-документов, описание взаимодействия сервисов, создание и согласование спецификаций API (REST/gRPC)
Проработка жизненного цикла inference-сервиса: создание, конфигурирование, запуск, остановка, изменение конфигурации, масштабирование, обновление и удаление
Проработка сценариев вывода новых моделей в каталог: сбор характеристик модели, требований к runtime и ресурсам, параметров запуска и ограничений, необходимых для её развёртывания и эксплуатации
Проработка конфигурации inference-сервисов: требования к GPU/CPU/RAM, количеству реплик, параметрам runtime, endpoint и другим параметрам, влияющим на производительность и стоимость
Проработка механизмов масштабирования и управления ресурсами: требования к autoscaling, лимитам, квотам, concurrency, RPS и другим ограничениям на использование inference-сервисов
Проработка учёта потребления и тарификации: требования к учёту использования GPU/CPU/RAM и других ресурсов, анализ корректности расчёта потребления и взаимодействия с биллинговыми системами
Анализ производительности и эксплуатационных характеристик моделей: latency, throughput, cold start, GPU utilization, потребление памяти и другие параметры, влияющие на качество работы и стоимость inference-сервисов
Анализ инцидентов и событий в кластере: разбор логов, метрик и событий Kubernetes, диагностика проблем с запуском, доступностью, масштабированием и производительностью inference-сервисов
Визуализация и документирование: построение процессных, архитектурных и sequence-диаграмм, использование нотаций UML и BPMN, поддержка внутренней документации по сервисам команды
Работа со смежными командами (биллинг, IAM, консоль) для построения E2E-сценариев и интеграций, координация зависимостей
Анализ данных и верификация гипотез с помощью SQL-запросов к базам данных, разбор инцидентов и обращений клиентов по логам и метрикам
Наши требования
Опыт работы в роли Senior System Analyst / Senior Business Analyst с практическим опытом системного анализа, интеграционного проектирования и сопровождения задач полного цикла
Сильные коммуникативные навыки: умение работать с большим количеством стейкхолдеров и кросс-функциональных команд, собирать и согласовывать требования, находить компромиссы и аргументированно отстаивать технические решения
Опыт сбора, анализа и формализации требований: умение декомпозировать бизнес-потребности до уровня функциональных и нефункциональных требований, системных взаимодействий, API-контрактов и критериев приемки
Уверенное владение SQL: опыт написания сложных запросов к БД для самостоятельного анализа данных, проверки гипотез, поиска аномалий и разбора инцидентов
Практический опыт работы с API: понимание принципов REST и gRPC, опыт проектирования или интеграции API, работы с API-контрактами и спецификациями, использование Postman или аналогичных инструментов
Навыки системного и архитектурного проектирования: умение описывать взаимодействие компонентов, проектировать интеграционные сценарии, готовить дизайн-документы и технические спецификации
Навыки моделирования: уверенное владение UML и BPMN, опыт построения sequence-диаграмм, процессных и интеграционных схем, а также документирования технических решений
Практический опыт работы с ML/LLM-моделями: понимание основных этапов работы модели в inference-сценарии, способов её развёртывания и ограничений, влияющих на запуск и эксплуатацию
Понимание специфики ML/LLM inference: представление о latency, throughput, concurrency, batch size, cold start, GPU utilization, потреблении GPU memory, autoscaling и других параметрах, влияющих на производительность и стоимость inference-сервисов
Понимание принципов работы Kubernetes на уровне, достаточном для системного анализа: знание основных сущностей и принципов работы кластера (Pods, Deployments, Services, Ingress, Resources, Namespaces, Events, Logs) и умение использовать эту информацию при анализе работы сервисов и инцидентов
Понимание принципов работы GPU-инфраструктуры: базовое представление о GPU/CPU/RAM, GPU memory, ресурсных ограничениях и влиянии конфигурации ресурсов на производительность и стоимость запуска моделей
Опыт анализа production-инцидентов: способность самостоятельно исследовать логи, метрики, события и данные, локализовать проблему на уровне взаимодействия сервисов и инфраструктуры и формировать требования на устранение первопричины
Понимание принципов облачных платформ: представление о квотах, лимитах, учёте потребления вычислительных ресурсов, тарификации, IAM, управлении доступом и изоляции ресурсов
Способность работать с E2E-сценариями и межсервисными зависимостями: понимание того, как изменения в конфигурации модели, runtime, API, инфраструктуре, биллинге или IAM влияют на полный клиентский сценарий запуска и эксплуатации модели
Ownership: готовность самостоятельно вести задачу от формирования требований и проектирования решения до координации разработки, приемки и внедрения в PROD
Техническая любознательность и готовность глубоко погружаться в ML/LLM-инфраструктуру, разбираться в новых моделях, runtime, способах развёртывания и ограничениях платформы
Опыт работы с ML/LLM inference-платформами, ML serving или MLOps-продуктами
Практический опыт работы с Kubernetes и понимание принципов эксплуатации приложений в Kubernetes-кластере
Опыт работы с GPU-инфраструктурой и понимание особенностей распределения и потребления GPU-ресурсов
Опыт работы с ML serving/runtime-инструментами, например vLLM, Triton Inference Server, TGI, Ollama, KServe, Transformers, Diffusers или аналогичными решениями
Опыт работы с Docker и понимание принципов запуска ML-моделей в контейнерах
Опыт проектирования или анализа систем autoscaling, resource management, quotas и rate limiting
Опыт работы с системами мониторинга и observability: логи, метрики, трассировка, анализ производительности и диагностика распределённых систем
Опыт работы с биллингом и metering: учёт потребления вычислительных ресурсов, расчёт стоимости, сверка данных между системами
Опыт работы с PostgreSQL, ClickHouse или другими аналитическими БД
Опыт работы с Kafka или другими брокерами сообщений и понимание event-driven интеграций
Опыт работы с OpenAPI/Swagger, Protobuf/Proto3, Git и инструментами разработки и тестирования API
Опыт автоматизации аналитических и операционных процессов с использованием Python или другого языка программирования
Опыт работы с облачными платформами и продуктами, связанными с вычислительными ресурсами, контейнерами, ML-моделями или GPU
Опыт взаимодействия с командами разработки ML-моделей и инфраструктурными командами, понимание особенностей вывода моделей в production
Мы предлагаем
Оформление в соответствии с трудовым законодательством РФ
Конкурентный уровень дохода (оклад + годовой бонус)
ДМС со стоматологией и возможностью подключения к программе своих детей и родственников
Прозрачную систему мотивации, которая позволяет влиять на уровень дохода
Работу в команде профессионалов
Участие в создании инновационных продуктов
Гибкое начало рабочего дня, пятница - сокращённый рабочий день
Возможность работать удаленно
Офис в центре Москвы
Корпоративную мобильную связь
Льготную программу ипотечного и потребительского кредитования
Возможность вертикального и горизонтального роста
Бонусные программы от компаний партнёров
Возможность получения бонуса за закрытие вакансии по вашей рекомендации
Материальная помощь при рождении детей и др. семейных обстоятельствах
Обучение в Корпоративном университете за счёт компании
Участие в профильных конференциях в качестве спикера или слушателя
Корпоративная жизнь: спортивные комьюнити, клубы по интересам (настолки, интеллектуальные игры)
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).