Старший DevOps - инженер (в Центр MLOps-экспертизы банка) (удаленная работа)

28 августа 2026

Уровень зарплаты:
з.п. не указана
Требуемый опыт работы:
Не указан

Вакансия: Старший DevOps - инженер (в Центр MLOps-экспертизы банка)

Описание вакансии

Юзтех группа аккредитованных ИТ-компаний полного цикла разработки с многолетней экспертизой в передовых технологиях: DWH, BigData, AI/ML, Blockchain, BI, предиктивная аналитика, цифровые двойники производства и рисков.

ГК Юзтех является технологическим партнером таких компаний, как Mail.ru, 2Gis, НЛМК, Еврохим, Го Инвест, Альфа-Банк, Сбер, ВТБ, МКБ, Самолет, Х5 retail Group, Газпромнефть, Леруа Мерлен, Ситилинк, Ланит, IBS. Также, ГК разрабатывает собственные IT-продукты (Usebus, Octopus, Тил Эйчар) и флагманские проекты, которыми пользуется 70% населения страны.

Нужен прежде всего Senior DevOps - инженер . Основной фокус роли инфраструктура и развитие платформы, а не разработка или обучение ML-моделей. Он будет заниматься развертыванием GitLab, GitLab CI и переписыванием сложных пайплайнов с Jenkins на GitLab CI. Поэтому требуется глубокое знание GitLab (CI/CD) и Jenkins хотя бы для понимания переносимой логики.

Команды центра MLOps экспертизы делают MLOps-платформу для вывода моделей, но сами модели не трогают , не разрабатывают (не работают со Spark, Hadoop, кроме интеграции с k8s). У них core-инфраструктура. MLOps здесь только в том, что они делают прикладные задачи для машинного обучения, - настраивают компоненты: mlflow, препроцессоры, постпроцессоры, Seldon всё, что нужно в пайплайне для разворачивания моделей.

Основной стек центра: Jupyterhub, Airflow, MLflow, Seldon, Python, Kubernetes, GitLab CI, Kafka, Redis, PostgreSQL

Задачи:

  • конфигурировать и разворачивать инфраструктурные компоненты
  • адаптировать/разрабатывать с нуля автоматизированные пайплайны под актуальные бизнес-задачи (MLOps, AutoML)
  • создавать и поддерживать пользовательские инструменты для работы в едином ML-контуре применения и обучения
  • масштабировать разрабатываемые системы и инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения

Важные знания и опыт:

  • опыт работы в DevOps от 5 лет (Docker, Helm, GitLab и GitLab CI; Jenkins, Argo СD, Python);
  • опыт администрирования Kubernetes от 2 лет (bare-metal, а не облачные managed-решения)
  • опыт автоматизации CI/CD для ML проектов
  • опыт с Kafka
  • опыт с ELK - стеком

Будет преимуществом:

  • опыт с MLOps стеком (airflow, jupyterhub, seldon, mlflow)

Мы предоставим:

  • карьерную и профессиональную возможность в стабильной, аккредитованной ИТ-компании;
  • расширенный полис ДМС со стоматологией, корпоративного психолога;
  • обучение, сертификацию, онлайн изучение английского;
  • доступ к корпоративной библиотеке и к корпоративному университету;
  • внутрикорпоративные профильные коммьюнити;
  • заботу о детях сотрудников: корпоративные скидки, подарки, детские дни;
  • геймифицированную программу лояльности: поверь, ты будешь в восторге от нашего корпоративного магазина!
  • корпоративную жизнь: мы много работаем и классно отдыхаем!

Мы рассмотрим ваше резюме в течение 3-х рабочих дней.