ML Ops Engineer

30 октября 2026 г.

Офис

Middle

Москва, Россия

hh.ru

Важно учесть

Работа только из офиса

Описание

Российский системный интегратор и поставщик ИТ-решений для корпоративных заказчиков, работающий на рынке с 1997 года, открывает вакансию ML OPS Engineer в связи с активным развитием проектов. Предстоит выстраивать жизненный цикл ML-моделей, организовывать пакетный и онлайн-скоринг, интегрировать модели с инфраструктурой Планировщика и обеспечивать воспроизводимость расчетов. Роль предполагает тесное взаимодействие с Data Scientist, инженерами данных, разработчиками и инфраструктурными командами.

Обязанности

Выстраивать жизненный цикл ML-моделей: подготовка окружения, автоматизация обучения и проверки, регистрация версий, развертывание, мониторинг, обновление и откат
Организовывать пакетный и онлайн-скоринг: регулярный расчет оценок на больших объемах данных и получение прогнозов через сервисы с заданным временем ответа
Интегрировать модели с инфраструктурой Планировщика: согласовывать с Data Scientist и Data Engineer форматы признаков и прогнозов, API, требования к актуальности данных и обработке ошибок
Обеспечивать воспроизводимость расчетов: версионировать модели, код, параметры и зависимости, фиксировать использованные данные и признаки
Настраивать мониторинг: контролировать доступность сервисов, время ответа, длительность пакетных расчетов, свежесть признаков, распределения прогнозов и качество моделей после получения фактических результатов
Обеспечивать управляемый выпуск изменений: автоматические проверки перед внедрением, постепенное переключение на новую версию, возможность отката и резервный сценарий при недоступности модели
Сопровождать задачи до внедрения: ставить задачи смежным командам, согласовывать зависимости, участвовать в нагрузочных проверках и разборе инцидентов, поддерживать техническую документацию

Требования

Опыт внедрения и сопровождения ML-моделей в промышленной среде, включая автоматизацию расчетов и контроль их стабильности
Уверенное владение Python: разработка сервисов и пайплайнов, работа с зависимостями, логирование, обработка ошибок и автоматизированное тестирование
Хорошее знание SQL и опыт работы с данными
Опыт контейнеризации и развертывания сервисов: Docker, Kubernetes или OpenShift
Навыки работы с Linux, Git и CI/CD: автоматизация сборки, тестирования и доставки моделей и сервисов между средами
Понимание жизненного цикла ML: обучение, валидация, применение, переобучение, утечка данных, расхождение признаков между обучением и применением, изменение распределений данных и снижение качества модели
Умение самостоятельно доводить изменения до результата, взаимодействовать с DS, инженерами данных, разработчиками и инфраструктурными командами, документировать решения и порядок эксплуатации
Опыт работы с Hadoop, Hive, Spark / PySpark — дополнительное преимущество
Опыт событийной обработки данных и применения моделей близко к онлайну, знакомство с Kafka — дополнительное преимущество

Условия

Работа в аккредитованной ИТ-компании
Оформление в соответствии с ТК РФ с первого дня работы
ДМС с первого дня работы, включая стоматологию
Корпоративный спорт: скидки на посещение фитнес-клубов, футбольная и волейбольная секции, собственный йога-класс
Работа в команде, использующей гибкий подход к разработке
Работа в развивающемся IT-проекте с командой специалистов высокого уровня, возможность развития и обмена опытом

Устройство не соответствует требованиям сайта

Что может не работать

ML Ops Engineer

Сводка по вакансии

Важно учесть

Описание

Обязанности

Требования

Условия

Похожие вакансии

Сводка по вакансии

Ещё по теме

Похожие вакансии

ML Ops Engineer

Сводка по вакансииАнализ и саммари по описаниюНеоднозначная [data-chart=chart-_R_qboahinpfiv6abqaqlb_] { --color-score: var(--warning); } .dark [data-chart=chart-_R_qboahinpfiv6abqaqlb_] { --color-score: var(--warning); } 57

Сводка по вакансии

Важно учесть

Описание

Обязанности

Требования

Условия

Похожие вакансии

Сводка по вакансииАнализ и саммари по описаниюНеоднозначная [data-chart=chart-_R_qboahinpfiv6abqaqlb_] { --color-score: var(--warning); } .dark [data-chart=chart-_R_qboahinpfiv6abqaqlb_] { --color-score: var(--warning); } 57

Сводка по вакансии

Ещё по теме

Похожие вакансии