MLOps / DevOps Engineer (LLM / GenAI)
Selecty
- Зарплата
- 250 000 – 340 000 ₽
- Грейд
- Senior
- Формат
- Офис
- Занятость
- Полная
- Категория
- DevOps
- Источник
- 💻☕️ Jobs_IT
Контакт HR — бесплатно после входа
Войдите через Telegram — покажем, кому писать напрямую. Без резюме и анкет.
Описание
#вакансия #MLOps #DevOps #Python #LLM #RAG #AI #MachineLearning
#Kubernetes #Docker #CI_CD #PostgreSQL #Redis #Tarantool
#LangChain #vLLM #GenAI #MLPlatform #ITJobs #TechCareers
⭐️ MLOps / DevOps Engineer (LLM / GenAI, банк)
Команда разрабатывает платформу цифровых помощников и экосистему AI-агентов для сотрудников банка. Решения помогают автоматизировать процессы, оптимизировать расходы и внедрять генеративные нейросети в бизнес-практику крупного и среднего сегмента.
Проект — новая GenAI-платформа для построения и промышленного использования цифровых сотрудников на базе open-source LLM/VLM.
Компания: Selecty (КА)
💸Уровень дохода: 250-340 к на руки
Формат: оформление по ТК РФ
⚙️ Технологический стек
Core:
Python, FastAPI
LangChain / LlamaIndex / Haystack
PyTorch
Infrastructure / Ops:
Kubernetes, Docker
CI/CD (Jenkins, DevOps Kit)
PostgreSQL, Redis, Tarantool
S3
LLM / Inference:
vLLM, Triton, SGLang
RAG-пайплайны
Векторные и графовые БД
📊 Задачи
Разработка и развитие CI/CD пайплайнов для сборки и деплоя AI-агентов
Развертывание и сопровождение LLM/VLM в production
Оптимизация inference и управление ресурсами в Kubernetes
Проектирование backend-сервисов GenOps/self-service платформы (REST, gRPC)
Обеспечение масштабируемости и отказоустойчивости LLM-сервисов
Настройка комплексного мониторинга (инфраструктура + качество генерации)
Внедрение и поддержка RAG-сценариев
Troubleshooting (3-я линия поддержки — будет плюсом)
⚡️ Обязательные требования
Коммерческий опыт в MLOps / DevOps от 3 лет
Уверенная работа с Kubernetes (деплой, масштабирование, настройка ресурсов)
Опыт построения CI/CD (Jenkins или аналогичные инструменты)
Глубокое понимание Docker и контейнеризации
Опыт работы с PostgreSQL, Redis
Практический опыт внедрения сервисов на базе LLM
Понимание ML-стека и принципов работы моделей (классический ML + LLM)
Опыт работы с PyTorch
Навыки работы с LLM-экосистемой (LangChain и др.)
Понимание RAG-подходов
➕ Будет плюсом
Опыт оптимизации inference больших языковых моделей
Работа с vLLM / Triton / SGLang
Опыт с векторными и графовыми БД
Понимание ML System Design
Опыт поддержки highload-систем
Банковский опыт (не обязателен)
💎 Условия
Оформление по ТК РФ
ДМС (включая стоматологию)
Компенсация фитнеса
Скидки на обучение английскому (Skyeng)
Индексация заработной платы
Современная техника
IT-аккредитация компании
✉️ Отклик: @alinarood
#Kubernetes #Docker #CI_CD #PostgreSQL #Redis #Tarantool
#LangChain #vLLM #GenAI #MLPlatform #ITJobs #TechCareers
⭐️ MLOps / DevOps Engineer (LLM / GenAI, банк)
Команда разрабатывает платформу цифровых помощников и экосистему AI-агентов для сотрудников банка. Решения помогают автоматизировать процессы, оптимизировать расходы и внедрять генеративные нейросети в бизнес-практику крупного и среднего сегмента.
Проект — новая GenAI-платформа для построения и промышленного использования цифровых сотрудников на базе open-source LLM/VLM.
Компания: Selecty (КА)
💸Уровень дохода: 250-340 к на руки
Формат: оформление по ТК РФ
⚙️ Технологический стек
Core:
Python, FastAPI
LangChain / LlamaIndex / Haystack
PyTorch
Infrastructure / Ops:
Kubernetes, Docker
CI/CD (Jenkins, DevOps Kit)
PostgreSQL, Redis, Tarantool
S3
LLM / Inference:
vLLM, Triton, SGLang
RAG-пайплайны
Векторные и графовые БД
📊 Задачи
Разработка и развитие CI/CD пайплайнов для сборки и деплоя AI-агентов
Развертывание и сопровождение LLM/VLM в production
Оптимизация inference и управление ресурсами в Kubernetes
Проектирование backend-сервисов GenOps/self-service платформы (REST, gRPC)
Обеспечение масштабируемости и отказоустойчивости LLM-сервисов
Настройка комплексного мониторинга (инфраструктура + качество генерации)
Внедрение и поддержка RAG-сценариев
Troubleshooting (3-я линия поддержки — будет плюсом)
⚡️ Обязательные требования
Коммерческий опыт в MLOps / DevOps от 3 лет
Уверенная работа с Kubernetes (деплой, масштабирование, настройка ресурсов)
Опыт построения CI/CD (Jenkins или аналогичные инструменты)
Глубокое понимание Docker и контейнеризации
Опыт работы с PostgreSQL, Redis
Практический опыт внедрения сервисов на базе LLM
Понимание ML-стека и принципов работы моделей (классический ML + LLM)
Опыт работы с PyTorch
Навыки работы с LLM-экосистемой (LangChain и др.)
Понимание RAG-подходов
➕ Будет плюсом
Опыт оптимизации inference больших языковых моделей
Работа с vLLM / Triton / SGLang
Опыт с векторными и графовыми БД
Понимание ML System Design
Опыт поддержки highload-систем
Банковский опыт (не обязателен)
💎 Условия
Оформление по ТК РФ
ДМС (включая стоматологию)
Компенсация фитнеса
Скидки на обучение английскому (Skyeng)
Индексация заработной платы
Современная техника
IT-аккредитация компании
✉️ Отклик: @alinarood
- python
- mlops
- devops
- kubernetes
- docker
- ci_cd
- postgresql
- redis
- tarantool
- langchain
- llm
- genai
- pytorch
- fastapi
- jenkins
- devops_kit
- s3
- vllm
- triton
- sglang
- rag
Оценка вакансии
96/100 · отлично
- Оценка описания недоступна
- Зарплатная вилка указана
- Компания и проект описаны
- Контакт HR подтверждён
- Стек описан подробно
- Формат работы понятен
Похожие вакансии
DBO-инженер (Big Data/MLOps)
AI-балл 95/100Centicore · Россия
380 000 – 400 000 ₽
Удалённоsparkpostgresqlcassandra
Lead DevOps Engineer / Head of Infrastructure
AI-балл 89/100Scalable Solutions · Грузия
до 4 000 $
LeadУдалённоlinuxkubernetesdocker
Senior Infrastructure Engineer (GPU Platform)
AI-балл 38/100Seniorlinuxcontainerscuda
DevOps / Infrastructure Engineer
AI-балл 54/100Flex Databases
Удалённоlinuxwindowsci_cd
TechOps SAAS Engineer
AI-балл 52/100MiddleУдалённоpythongrafanadatadog