Skip to content
getdataengineeringjobs
Back to results

Machine Learning Operations Engineer

СОГАЗ
Moscow, Moscow, Russia Mid Posted

Summary

Written in English from the original posting

The position is an on-site MLOps role in Moscow focused on building a production ML platform for generative AI assistants and classical machine learning models. Responsibilities include AI architecture, GPU scheduling, ML pipelines, CI/CD, model monitoring, LLM inference deployment, containerization, observability, and security. The posting requires at least two years of MLOps or ML-focused DevOps experience with Docker, Kubernetes, Linux, CUDA, GPU clusters, and inference tools.

Job description

Хотите стать частью увлекательного процесса цифровой трансформации?

Блок IT в СОГАЗ активно развивается и меняет подход к созданию продуктов. Мы создаем новые сервисы и решения, которые делают нашу работу более технологичной и эффективной.

Проект: Мы — команда центра внедрения ИИ. Мы не просто автоматизируем рутину, а строим продуктовую ML-платформу. В фокусе: генеративные AI-ассистенты и классические модели машинного обучения.
Формат работы - у нас полный офис в комфортабельном бизнес-центре м. Курская.

Обязанности:

  • Проектировать архитектуру AI-систем;
  • Внедрение GPU-планировщика для шаринга нагрузки на одном железе;
  • Проектирование и поддержка ML-пайплайнов;
  • CI/CD для моделей: версионирование данных, моделей, экспериментов;
  • Мониторинг production-моделей;
  • Деплой и оптимизация LLM / inference-серверов;
  • Контейнеризация и оркестрация сервисов;
  • CI/CD (GitLab CI);
  • Мониторинг и observability (Prometheus, Grafana);
  • Обеспечение выполнения требований ИБ в отношении инфраструктуры.

Требования:

  • Бэкграунд в ML/DS — понимание процессов обучения, инференса, работы с данными;
  • Опыт от 2 лет в MLOps / DevOps с ML-спецификой;
  • Docker, Kubernetes — production-опыт;
  • CI/CD (GitLab CI, методология GitOps);
  • Глубокие знания Linux;
  • Опыт построения или управления GPU-кластерами (NVIDIA, CUDA, nvidia-container-toolkit);
  • Понимание специфики multi-tenant GPU-шаринга (MIG, MPS, time-slicing);
  • Опыт работы с LLM / inference-серверами (vLLM, TGI, Triton);
  • Опыт с GPU-планировщиками;
  • Опыт с MLflow, Kubeflow, Airflow или аналогами;
  • Высшее техническое образование.

Условия:

  • Оформление полностью в соответствии с ТК РФ, включая оплачиваемый отпуск 29 календарных дней (плюс 1 день отпуска);
  • ДМС в лучших клиниках города, страхование жизни и страхование от несчастных случаев и болезней + ДМС родственников с 75% скидкой;
  • Премиальные условия на всю продуктовую линейку группы компаний «СОГАЗ» для работников и их близких родственников (ОСАГО, каско, имущество, жизнь);
  • Социальный пакет и специальные предложения по страхованию, кредитованию и другие программы от наших партнёров;
  • Профессиональное развитие: курсы, тренинги, корпоративная библиотека;
  • Заботу компании о детях сотрудников: подарки на Новый год и скидки в детские лагеря.

Навыки: Docker, Cuda, CI/CD, Kubernetes, LLM

Similar jobs

СОГАЗ Apply