Развивать MLOps-инфраструктуру и инструменты для быстрого вывода моделей в production. Автоматизировать процессы тестирования, развертывания и обновления ML-моделей.
Компания набирает: 3438 вакансий
Коротко о вакансии
Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. Компания нанимает активно — открытых позиций сейчас 3438.
Описание вакансии
Ищем MLOps Engineer с фокусом на ускорение и автоматизацию вывода ML-моделей.
Основной продукт — платформа для рекомендательных сценариев, обеспечивающая разработку, обучение и эксплуатацию ML-моделей в продакшене.
Чем предстоит заниматься:
развивать MLOps-инфраструктуру и инструменты для быстрого вывода моделей в production
автоматизировать процессы тестирования, развертывания и обновления ML-моделей
развивать MLflow и процессы управления экспериментами, версиями и жизненным циклом моделей
развивать инфраструктуру на базе Kubernetes
обеспечивать интеграцию ML-процессов с Airflow и Apache Spark
развивать CI/CD для ML и внутренние инструменты/SDK для ML-команд
повышать надежность, наблюдаемость и воспроизводимость ML-систем
участвовать в развитии инфраструктуры для AI/LLM-сценариев.
Что мы ожидаем:
опыт в MLOps / DevOps / Data Engineering
хорошее знание Kubernetes
опыт работы с MLflow, Airflow и Spark
уверенный Python
понимание полного жизненного цикла ML-модели — от эксперимента до production
опыт автоматизации CI/CD и эксплуатации production-систем
умение проектировать решения, которые снижают time-to-production ML-моделей и упрощают работу Data Science команд
опыт разработки внутренних ML-инструментов и SDK
опыт работы с рекомендательными системами
опыт с GPU-инфраструктурой
опыт в AI/LLM-проектах.
Условия
офисный формат (Поклонная, 3к1)
ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
выгодная ипотека для сотрудников
подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
корпоративная пенсионная программа.
Вакансия опубликована 30 сентября, проверена 05.10.2026. Открыть оригинал.
Как откликнуться
Отклик оформляется на странице работодателя — кнопка выше ведёт туда напрямую.
Перед отправкой стоит подогнать резюме под текст вакансии: работодатели читают первые строки и ищут в них свои слова.
Если рассылаете отклики десятками, посмотрите сервис автооткликов — он отправляет их за вас
по заданным настройкам, до 50 в сутки. Про сам поиск работы есть разбор в статье
как быстро найти работу.
Спросите нейросети о вакансии
Отвечает DeepSeek по данным этой страницы: зарплата против рынка, условия, работодатель
Вопросы по этой вакансии
Сколько платят на позиции «MLOps Engineer»?
Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 200 000 ₽.
Какой опыт нужен?
В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Работать нужно на месте, город — Москва.
Вакансия ещё открыта?
Да, на 05.10.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.
Сбер — высокотехнологичная компания и крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе.
Мы собираем лучшие технологии и управленческие методы из мировой практики, обучаем и переобучаем сотрудников, заботимся об их физическом и ментальном здоровье, помогаем достигать поставленных целей и развиваться в выбранном направлении. Мы делаем всё возможное, чтобы каждый сотрудник чувствовал заботу …
Вести полный цикл исследований: от выбора гипотез и постановки экспериментов до бэктестов, запуска стратегий и мониторинга их результатов в реальной...
Можно удалённоБолее 6 летДата-сайентистОпубликована 30 сентября
Компания развивает направление аналитики товарно-сырьевых рынков и создает внутреннюю аналитическую платформу для трейдеров, аналитиков и руководства компании.
Исследование клиентского опыта в рамках процессов оздоровления и взыскания, поиск «узких» мест в процессах и использование передовых инструментов для проведения...
Участие в операционной деятельности команды: дейли-митинги, спринт-планирования, ретроспективы, проведение демо для заказчика. Контроль соблюдения сроков и качества результатов...
Проектировать и разрабатывать ETL пайплайны на Airflow для Spark (Batch, Streaming), Iceberg, Trino. Оптимизировать действующие пайплайны и джобы на Spark...
Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 30 сентября
Определение видения и стратегии развития продуктовой линейки потребительского кредитования. Повышение доходности продукта и развитие системы ценообразования. Анализ рынка, моделей и...
Продюсирование амбассадоров: поиск проектов, интеграций и коллабораций с экосистемой Сбера; превращение бизнес-задач в органичный контент блогеров; полное сопровождение размещений...
Определение видения и стратегии развития продуктовой линейки потребительского кредитования. Повышение доходности продукта и развитие системы ценообразования. Анализ рынка, моделей и...