СписокРабот
Москва
    Вся Россия Все города

    Вакансии «mlops+devops» в городе Москва (38 вакансий)

    Удалённо Гибкий график Вахта Частичная занятость Без опыта От 100 000 ₽

    Зарплаты в городе Москва

    Средняя
    136 791 ₽
    Медианная
    108 900 ₽
    Минимальная
    20 000 ₽
    Максимальная
    29 690 571 ₽

    По 165 231 вакансии с зарплатой в рублях от 20 000 ₽. Вилка учитывается по середине.

    Топ-5 высокооплачиваемых

    1. 1 Продавец-бариста (м Цветной бульвар, м. Новослободская, м. Менделеевская) FRENCH BAKERY 12 000 000 – 26 742 857 ₽
    2. 2 Ассистент врача-стоматолога Французский медицинский центр 17 554 285 – 26 639 999 ₽
    3. 3 Оператор рэб подавления сигналов бпла Легион от 17 500 000 ₽
    4. 4 Продавец-бариста (French Bakery, м. Окская ) FRENCH BAKERY от 17 142 857 ₽
    5. 5 Служба по контракту. Мужчины, вакансии в тылу Легион от 17 000 000 ₽
    Лемана ПРО Москва
    Полный день Постоянная занятость опыт от 3 лет

    Лемана Тех ищет руководителя направления разработки, Мы создаём центральную LLM-модель компании, которая станет ядром для интеллектуальных сервисов и внутренних инструментов. Вокруг неё будет выстроена платформа для безо…

    MLOps

    з/п не указана
    СОГАЗ Москва
    Полный день Постоянная занятость опыт от 3 лет

    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 технологи…

    MLOps / ML Infrastructure Engineer

    з/п не указана
    X5 Tech Москва
    Удаленная работа Постоянная занятость опыт от 3 лет

    Мы ищем инженера, который будет отвечать за стабильную работу ML-инфраструктуры и сервисов инференса в production.В этой роли предстоит настраивать и поддерживать Triton Inference Server, работать с Kubernetes и CI/CD, с…

    DevOps-инженер Generative AI

    з/п не указана
    Норникель Москва
    Полный день Постоянная занятость опыт от 3 лет

    Обязанности: Проектирование, развертывание и сопровождение инфраструктуры платформы генеративного ИИ; Автоматизация процессов сборки, тестирования, поставки и развертывания решений; Управление средами разработки, тестиро…

    ИК СИБИНТЕК Москва
    Полный день Постоянная занятость опыт от 6 лет

    Обязанности: Разработка детальных планов реализации проектов: декомпозиция задач, распределение ресурсов, определение критического пути; Контроль соблюдения сроков, бюджета и качества результатов по всем активным проекта…

    Специалист ИБ (DevSecOps)

    з/п не указана
    Банк ПСБ Москва
    Полный день Постоянная занятость опыт от 3 лет

    В Департаменте экспертизы и сервисов защиты информации\Управление сервисов экспертизы безопасности внедряемых технологий и поставки программного обеспечения открыта вакансия для Специалиста ИБ по профилю DevSecOps Ключев…

    DevOps engineer

    з/п не указана
    Альфа-Банк Москва
    Удаленная работа Постоянная занятость опыт от 3 лет

    Кто мы - Центр развития MLOps-экспертизы Альфабанка. Мы развиваем единую MLOps - экосистему банка: Среда разработки моделей / пайплайны train и inference Среда исполнения моделей и пайплайны доставки Среда немодельных се…

    DevOps / MLOps инженер

    з/п не указана
    ЗЕНИТ, банк Москва
    Удаленная работа Постоянная занятость опыт от 3 лет

    Мы ищем DevOps / MLOps инженера, который развернет и возглавит развитие инфраструктуры для нашего нового подразделения. Вам предстоит автоматизировать жизненный цикл ИИ-сервисов (от сборки кода на Python/Java/.NET до выв…

    DevOps-инженер

    з/п не указана
    СБЕРКОРУС Москва
    Полный день Постоянная занятость опыт от 3 лет

    СберКорус — часть системы бизнес-сервисов Сбер2B. Вместе мы решаем комплексные задачи бизнеса и регионов с помощью аналитики больших данных, автоматизации и ЭДО. СберКорус в цифрах:Более 20 лет разрабатываем передовые ИТ…

    МАГНИТ, Розничная сеть Москва
    Удаленная работа Постоянная занятость опыт от 3 лет

    Чем ты будешь заниматься Разворачивать и поддерживать ML-инфраструктуру в Kubernetes: ML-модели, inference-сервисы, прикладные сервисы и необходимые инфраструктурные компоненты. Проектировать, настраивать и оптимизироват…