О позиции
Мы ищем MLOps Engineer для присоединения к нашей международной команде в Akvelon. Эта позиция предлагает уникальную возможность работать с передовыми технологиями в области машинного обучения и DevOps. Вы будете частью команды, которая разрабатывает программное обеспечение для крупных корпораций, таких как Microsoft и Google.
Чем вы будете заниматься
- Разработка и поддержка инфраструктуры для MLOps и DevOps процессов.
- Работа с Python и инструментами для машинного обучения, такими как LLM и Agentic Systems.
- Настройка и управление Kubernetes, Terraform и Kubeflow Pipelines.
- Сотрудничество с командами разработки для интеграции ML решений в существующие системы.
- Оптимизация процессов развертывания и мониторинга моделей машинного обучения.
Требования
- Опыт работы в MLOps или DevOps не менее 4 лет.
- Глубокие знания Python и инструментов для машинного обучения.
- Опыт работы с Kubernetes и Terraform.
- Знание Kubeflow Pipelines или Argo Workflows будет преимуществом.
- Способность работать в команде и эффективно общаться с коллегами.
Будет плюсом
- Опыт работы в международной компании.
- Знание английского языка на техническом уровне.
- Опыт работы с облачными платформами.
Что мы предлагаем
- Конкурентная заработная плата от $15,000 до $25,000 в месяц.
- Гибкий график работы и возможность удалённой работы.
- Доступ к современным технологиям и инструментам.
- Возможности для профессионального роста и обучения.
- Работа в дружной команде профессионалов.
Присоединяйтесь к Akvelon и станьте частью команды, которая меняет мир технологий!
Вакансия предлагает интересные возможности для специалистов в области MLOps и DevOps. Конкурентная зарплата и работа с известными клиентами делают её привлекательной. Однако, стоит учитывать, что требования к опыту могут быть высокими.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокое понимание Python и опыт работы с библиотеками для машинного обучения, такими как TensorFlow или PyTorch, для эффективной разработки ML-моделей.
Способность настраивать и управлять Kubernetes кластерами, включая использование Helm для упрощения развертывания приложений, что особенно важно в удаленной работе для обеспечения высокой доступности сервисов.
Опыт работы с Terraform для автоматизации инфраструктуры и управления конфигурациями, что позволяет быстро адаптироваться к изменяющимся требованиям проектов.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости Software Development
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев