#вакансия #fulltime #НЛМК #devops #openshift #kubernetes г. Москва, Якиманская наб., м. Полянка
Формат: офис, full time
Проектная работа (до 31.12.2021)
Оклад до 230 - 260 т.р. gross плюс 30% годовой бонус
🔥Крупнейший холдинг в России по металлургическому производству-группа компаний НЛМК ищет в свою команду Инженера DevOps (Kubernetes/Openshift).
✔️Обязанности:
➖Проектирование архитектуры, выполнение работ по развертыванию и сопровождению платформ оркестрации контейнеров и их компонентов;
➖Обеспечение отказоустойчивости работы компонентов с требуемым уровнем доступности;
➖Настройка сбора диагностических данных и метрик с платформ, реализация возможности их сбора с приложений, запущенных на них;
➖Решение типовых запросов на обслуживание, автоматизация их выполнения;
➖Определение требований к инфраструктуре для компонентов платформ, анализ и прогнозирование утилизации вычислительных ресурсов;
➖Автоматизация развёртывания разработанных приложений с использованием инструментов платформы;
➖Настройка мониторинга (проверки доступности, пороговые значения, условия отправки оповещений).
✔️Требования:
➖Знание и практический опыт администрирования Linux-систем от 3х лет;
➖Опыт развёртывания и сопровождения платформы оркестрации контейнеров (Kubernetes/Opebshift);
➖Навыки написания скриптов на bash/python;
➖Опыт работы с платформой виртуализации (VMware);
➖Знание и опыт использования инструментов автоматизации CI/CD (Gitlab CI и др.), системами управления конфигурацией (Ansible);
✔️ Условия:
➖Возможность принять участие в интересных и сложных проектах с лучшими специалистами;
➖Официальное трудоустройство по ТК РФ;
➖Предоставление корпоративной мобильной связи;
➖Офис в центре города;
➖График 5/2 с системой "гибкое утро" + возможность удаленной работы несколько дней в неделю;
➖ДМС.
Группа компаний НЛМК
Контакты: @anastasia_nlmk
—
👉 Обсуждение вакансии в чате @devops_jobs
Формат: офис, full time
Проектная работа (до 31.12.2021)
Оклад до 230 - 260 т.р. gross плюс 30% годовой бонус
🔥Крупнейший холдинг в России по металлургическому производству-группа компаний НЛМК ищет в свою команду Инженера DevOps (Kubernetes/Openshift).
✔️Обязанности:
➖Проектирование архитектуры, выполнение работ по развертыванию и сопровождению платформ оркестрации контейнеров и их компонентов;
➖Обеспечение отказоустойчивости работы компонентов с требуемым уровнем доступности;
➖Настройка сбора диагностических данных и метрик с платформ, реализация возможности их сбора с приложений, запущенных на них;
➖Решение типовых запросов на обслуживание, автоматизация их выполнения;
➖Определение требований к инфраструктуре для компонентов платформ, анализ и прогнозирование утилизации вычислительных ресурсов;
➖Автоматизация развёртывания разработанных приложений с использованием инструментов платформы;
➖Настройка мониторинга (проверки доступности, пороговые значения, условия отправки оповещений).
✔️Требования:
➖Знание и практический опыт администрирования Linux-систем от 3х лет;
➖Опыт развёртывания и сопровождения платформы оркестрации контейнеров (Kubernetes/Opebshift);
➖Навыки написания скриптов на bash/python;
➖Опыт работы с платформой виртуализации (VMware);
➖Знание и опыт использования инструментов автоматизации CI/CD (Gitlab CI и др.), системами управления конфигурацией (Ansible);
✔️ Условия:
➖Возможность принять участие в интересных и сложных проектах с лучшими специалистами;
➖Официальное трудоустройство по ТК РФ;
➖Предоставление корпоративной мобильной связи;
➖Офис в центре города;
➖График 5/2 с системой "гибкое утро" + возможность удаленной работы несколько дней в неделю;
➖ДМС.
Группа компаний НЛМК
Контакты: @anastasia_nlmk
—
👉 Обсуждение вакансии в чате @devops_jobs
#career #вакансия #НЛМК #devops #remote #senior #CI/CD #Kubernetes
Формат: full time, офис/удаленка;
Москва, Якиманская набережная;
Проектная работа до 31.12.2022г.;
Международный производитель высококачественной стальной продукции, Группа НЛМК, ищет в свою команду инженера DevOps:
✔️Обязанности:
Развитие и эксплуатация информационной системы в зоне ответственности команды
· Развертывание компонентов информационной системы (ИС)
· Автоматизация сборки, тестирования, развертывания и других процессов
· Конфигурирование и администрирование компонентов ИС
· Настройка резервного копирования данных, выполнение работ по восстановлению из резервных копий
· Настройка сбора диагностических данных и метрик, мониторинга
· Решение инцидентов и проблем, анализ корневых причин
✔️Требования:
· Знание и практический опыт администрирования Linux-систем
· Опыт развертывания и администрирования приложений, разработанных на Java / Python / NodeJS / PHP и запускаемых в контейнерах (docker)
· Навыки написания скриптов на bash / python
· Опыт работы с следующими инструментами:
o версионирование кода (Gitlab), CI/CD (Gitlab CI), хранилища артефактов (Nexus / Artifactory), SonarQube
o платформой оркестрации (Kubernetes / OpenShift)
o сбор логов (Loki), метрик (Prometheus), ошибок (Sentry)
· Понимание работы и опыт настройки инфраструктурных сервисов: DNS, DHCP, балансировки нагрузки, мониторинга, резервного копирования
· Опыт использования
· Широкий кругозор – опыт установки и/или работы с различными решениями (как минимум несколько из списка ниже)
o PostgreSQL / MySQL – в том числе кластерными конфигурациями
o Cassandra
o Redis
o RabbitMQ / Kafka
o Nginx / HAProxy / Traefik
o Keycloak / Red Hat SSO
o Nifi
o Jaeger
• Опыт работы в составе команд разработки ПО
✔️ Условия:
• Возможность принять участие в интересных и сложных проектах с лучшими специалистами;
• Официальное трудоустройство по ТК РФ;
• Предоставление корпоративной мобильной связи, ноутбук;
• Офис в центре города;
• График 5/2 с системой "гибкое утро" + возможность удаленной работы несколько дней в неделю или удаленной работы;
• ДМС.
Оклад от 200 т.р. гросс до 280 т.р. гросс + 30% годовой бонус
Контакты: @anastasia_nlmk
—
👉 Обсуждение вакансии в чате @devops_jobs
Формат: full time, офис/удаленка;
Москва, Якиманская набережная;
Проектная работа до 31.12.2022г.;
Международный производитель высококачественной стальной продукции, Группа НЛМК, ищет в свою команду инженера DevOps:
✔️Обязанности:
Развитие и эксплуатация информационной системы в зоне ответственности команды
· Развертывание компонентов информационной системы (ИС)
· Автоматизация сборки, тестирования, развертывания и других процессов
· Конфигурирование и администрирование компонентов ИС
· Настройка резервного копирования данных, выполнение работ по восстановлению из резервных копий
· Настройка сбора диагностических данных и метрик, мониторинга
· Решение инцидентов и проблем, анализ корневых причин
✔️Требования:
· Знание и практический опыт администрирования Linux-систем
· Опыт развертывания и администрирования приложений, разработанных на Java / Python / NodeJS / PHP и запускаемых в контейнерах (docker)
· Навыки написания скриптов на bash / python
· Опыт работы с следующими инструментами:
o версионирование кода (Gitlab), CI/CD (Gitlab CI), хранилища артефактов (Nexus / Artifactory), SonarQube
o платформой оркестрации (Kubernetes / OpenShift)
o сбор логов (Loki), метрик (Prometheus), ошибок (Sentry)
· Понимание работы и опыт настройки инфраструктурных сервисов: DNS, DHCP, балансировки нагрузки, мониторинга, резервного копирования
· Опыт использования
· Широкий кругозор – опыт установки и/или работы с различными решениями (как минимум несколько из списка ниже)
o PostgreSQL / MySQL – в том числе кластерными конфигурациями
o Cassandra
o Redis
o RabbitMQ / Kafka
o Nginx / HAProxy / Traefik
o Keycloak / Red Hat SSO
o Nifi
o Jaeger
• Опыт работы в составе команд разработки ПО
✔️ Условия:
• Возможность принять участие в интересных и сложных проектах с лучшими специалистами;
• Официальное трудоустройство по ТК РФ;
• Предоставление корпоративной мобильной связи, ноутбук;
• Офис в центре города;
• График 5/2 с системой "гибкое утро" + возможность удаленной работы несколько дней в неделю или удаленной работы;
• ДМС.
Оклад от 200 т.р. гросс до 280 т.р. гросс + 30% годовой бонус
Контакты: @anastasia_nlmk
—
👉 Обсуждение вакансии в чате @devops_jobs
Публикатор: Игорь Сиверин
Обсуждение вакансии в чате @devops_jobs
#вакансия #DevOps #MLops #удаленка #НЛМК
Компания: ГК НЛМК
Офис/удаленная работа
Полная занятость
Зарплатная вилка: от 200 до 400т.р. (Обсуждаемо)+годовой бонус
Вакансия:
MLOps Engineer
Группа НЛМК — крупнейший в России и один из самых эффективных в мире производителей стальной продукции. Производственные активы в России, Европе, Азии и США.
Мы создаем совершенную сталь для ключевых отраслей: от строительства до ветроэнергетики. Разрабатываем новые технологии и внедряем передовые цифровые решения.
MOps engineer будет заниматься разработкой и эксплуатацией DSML (Data Sciene and Machine Learning) платформы. Наша DSML платформа не просто позволяет создавать и эксплуатировать модели, она позволяет превращать инсайты и экспертизу Data Scientist-а в работающий код, легко передавать ее между Data Scientist-ами и сохранять в компании. Платформа предназначена для использования on-premise и не имеет здесь доступных аналогов. При разработке платформы мы вдохновлялись лучшими образчиками в cloud, и в первую очередь это DataBricks. Мы начали движение здесь в Open Source, и планируем создать версию решения, которое не только максимально упростит жизнь Data Scinetist-а и избавит его от инженерной рутины, но и позволит ему самостоятельно развернуть и начать использовать платформу.
Основные задачи:
•Развертывание, разработка и эксплуатация сервисов и инструментов DSML (Data Science & ML) платформы:
o K8s кластеры для интерактивной разработки на базе Jupyter Lab (кластер общего назначения и Computer Vision)
oK8s кластеры для распределенных вычислений на базе Spark
oK8s кластеры для запуска ML pipelines по расписания
oPython библиотек и других инструментов для ML-пайплайнов, включая инструменты для DAG (типа Dagster, Argo)
oРаспределенное хранилище для данных: HDFS, S3 + Kafka
oComputer Vision инфраструктура, Сервера с A100, DeepStream, разнообразное оборудование для inference на производстве
•Инфраструктура Model Serving, CI/CD пайплайны для моделей
•Развитие сloud-native архитектуры на базе private и hybrid cloud
•Обеспечение воспроизводимости и возможности обмениваться (легкой передваемости) кода, данных и результатов экспериментов
•Интеграция платформы в корпоративную инфраструктуру (GitLab, Jira, Confluence, Artifactory, Active Directory), с учетом практик безопасности.
•Настройка производительности инфраструктуры, в том числе Apache Spark. Профилирование кода и элементов инфраструктуры
•Поддержка пользователей DSML платформы
Требования:
•Опыт администрирования linux, работающих сервисов на базе Open Source
•Опыт настройки, отладки и мониторинга систем, начиная с уровня hardware, продолжая уровнем сети, виртуализации, оркестрации и заканчивая конечными сервисами
•Опыт совместной разработки software, опыт работы в команде по SCRUM Kanban методологиям
•Знание языков python, bash, плюсом будет опыт С/С++ и других языков,
•Готовность, разрабатывая код, отвечать за его эксплуатацию в продуктовой среде
•Готовность, как инженер и разработчик, отстаивать интересы Data Scientist-ов
•Желание (можно даже страстное) работать в области Data Science
•Понимать принципы контейнеризации (K8s или Docker Swarm), знание docker
•Быть сторонником принципов DevOps/SRE, Cloud Native архитектуры
•Уметь сочетать гибкие принципы Agile, с дисциплиной для обеспечения SLA
•Уметь следовать и культивировать в компании стандарты вокруг разработки, готовность документировать результаты своего труда
•Понимание процессов CI/CD. Плюсом будет опыт настройки CI на базе Gitlab;
•Опыт настройки сетевых сервисов, nginx или других балансировщиков
Условия:
Формат: full time
ДМС
Место работы: удаленка
Трудоустройство в акретидованную ИТ компанию
Контакты: Сиверин Игорь,
siverin_ia@nlmk.com
@Siverin_ia
Обсуждение вакансии в чате @devops_jobs
#вакансия #DevOps #MLops #удаленка #НЛМК
Компания: ГК НЛМК
Офис/удаленная работа
Полная занятость
Зарплатная вилка: от 200 до 400т.р. (Обсуждаемо)+годовой бонус
Вакансия:
MLOps Engineer
Группа НЛМК — крупнейший в России и один из самых эффективных в мире производителей стальной продукции. Производственные активы в России, Европе, Азии и США.
Мы создаем совершенную сталь для ключевых отраслей: от строительства до ветроэнергетики. Разрабатываем новые технологии и внедряем передовые цифровые решения.
MOps engineer будет заниматься разработкой и эксплуатацией DSML (Data Sciene and Machine Learning) платформы. Наша DSML платформа не просто позволяет создавать и эксплуатировать модели, она позволяет превращать инсайты и экспертизу Data Scientist-а в работающий код, легко передавать ее между Data Scientist-ами и сохранять в компании. Платформа предназначена для использования on-premise и не имеет здесь доступных аналогов. При разработке платформы мы вдохновлялись лучшими образчиками в cloud, и в первую очередь это DataBricks. Мы начали движение здесь в Open Source, и планируем создать версию решения, которое не только максимально упростит жизнь Data Scinetist-а и избавит его от инженерной рутины, но и позволит ему самостоятельно развернуть и начать использовать платформу.
Основные задачи:
•Развертывание, разработка и эксплуатация сервисов и инструментов DSML (Data Science & ML) платформы:
o K8s кластеры для интерактивной разработки на базе Jupyter Lab (кластер общего назначения и Computer Vision)
oK8s кластеры для распределенных вычислений на базе Spark
oK8s кластеры для запуска ML pipelines по расписания
oPython библиотек и других инструментов для ML-пайплайнов, включая инструменты для DAG (типа Dagster, Argo)
oРаспределенное хранилище для данных: HDFS, S3 + Kafka
oComputer Vision инфраструктура, Сервера с A100, DeepStream, разнообразное оборудование для inference на производстве
•Инфраструктура Model Serving, CI/CD пайплайны для моделей
•Развитие сloud-native архитектуры на базе private и hybrid cloud
•Обеспечение воспроизводимости и возможности обмениваться (легкой передваемости) кода, данных и результатов экспериментов
•Интеграция платформы в корпоративную инфраструктуру (GitLab, Jira, Confluence, Artifactory, Active Directory), с учетом практик безопасности.
•Настройка производительности инфраструктуры, в том числе Apache Spark. Профилирование кода и элементов инфраструктуры
•Поддержка пользователей DSML платформы
Требования:
•Опыт администрирования linux, работающих сервисов на базе Open Source
•Опыт настройки, отладки и мониторинга систем, начиная с уровня hardware, продолжая уровнем сети, виртуализации, оркестрации и заканчивая конечными сервисами
•Опыт совместной разработки software, опыт работы в команде по SCRUM Kanban методологиям
•Знание языков python, bash, плюсом будет опыт С/С++ и других языков,
•Готовность, разрабатывая код, отвечать за его эксплуатацию в продуктовой среде
•Готовность, как инженер и разработчик, отстаивать интересы Data Scientist-ов
•Желание (можно даже страстное) работать в области Data Science
•Понимать принципы контейнеризации (K8s или Docker Swarm), знание docker
•Быть сторонником принципов DevOps/SRE, Cloud Native архитектуры
•Уметь сочетать гибкие принципы Agile, с дисциплиной для обеспечения SLA
•Уметь следовать и культивировать в компании стандарты вокруг разработки, готовность документировать результаты своего труда
•Понимание процессов CI/CD. Плюсом будет опыт настройки CI на базе Gitlab;
•Опыт настройки сетевых сервисов, nginx или других балансировщиков
Условия:
Формат: full time
ДМС
Место работы: удаленка
Трудоустройство в акретидованную ИТ компанию
Контакты: Сиверин Игорь,
siverin_ia@nlmk.com
@Siverin_ia
Публикатор: Игорь Сиверин
Обсуждение вакансии в чате @devops_jobs
#вакансия #DevOps #MLops #удаленка #НЛМК
Компания: ГК НЛМК
Москва: офис/гибрид/удаленка - как удобно 🙂
Полная занятость
Зарплатная вилка: от 200 до 400т.р. (Обсуждаемо)+годовой бонус
Вакансия:
MLOps Engineer
Группа НЛМК — крупнейший в России и один из самых эффективных в мире производителей стальной продукции. Производственные активы в России, Европе, Азии и США.
Мы создаем совершенную сталь для ключевых отраслей: от строительства до ветроэнергетики. Разрабатываем новые технологии и внедряем передовые цифровые решения.
MOps engineer будет заниматься разработкой и эксплуатацией DSML (Data Sciene and Machine Learning) платформы. Наша DSML платформа не просто позволяет создавать и эксплуатировать модели, она позволяет превращать инсайты и экспертизу Data Scientist-а в работающий код, легко передавать ее между Data Scientist-ами и сохранять в компании. Платформа предназначена для использования on-premise и не имеет здесь доступных аналогов. При разработке платформы мы вдохновлялись лучшими образчиками в cloud, и в первую очередь это DataBricks. Мы начали движение здесь в Open Source, и планируем создать версию решения, которое не только максимально упростит жизнь Data Scinetist-а и избавит его от инженерной рутины, но и позволит ему самостоятельно развернуть и начать использовать платформу.
Основные задачи:
•Развертывание, разработка и эксплуатация сервисов и инструментов DSML (Data Science & ML) платформы:
o K8s кластеры для интерактивной разработки на базе Jupyter Lab (кластер общего назначения и Computer Vision)
oK8s кластеры для распределенных вычислений на базе Spark
oK8s кластеры для запуска ML pipelines по расписания
oPython библиотек и других инструментов для ML-пайплайнов, включая инструменты для DAG (типа Dagster, Argo)
oРаспределенное хранилище для данных: HDFS, S3 + Kafka
oComputer Vision инфраструктура, Сервера с A100, DeepStream, разнообразное оборудование для inference на производстве
•Инфраструктура Model Serving, CI/CD пайплайны для моделей
•Развитие сloud-native архитектуры на базе private и hybrid cloud
•Обеспечение воспроизводимости и возможности обмениваться (легкой передваемости) кода, данных и результатов экспериментов
•Интеграция платформы в корпоративную инфраструктуру (GitLab, Jira, Confluence, Artifactory, Active Directory), с учетом практик безопасности.
•Настройка производительности инфраструктуры, в том числе Apache Spark. Профилирование кода и элементов инфраструктуры
•Поддержка пользователей DSML платформы
Требования:
•Опыт администрирования linux, работающих сервисов на базе Open Source
•Опыт настройки, отладки и мониторинга систем, начиная с уровня hardware, продолжая уровнем сети, виртуализации, оркестрации и заканчивая конечными сервисами
•Опыт совместной разработки software, опыт работы в команде по SCRUM Kanban методологиям
•Знание языков python, bash, плюсом будет опыт С/С++ и других языков,
•Готовность, разрабатывая код, отвечать за его эксплуатацию в продуктовой среде
•Готовность, как инженер и разработчик, отстаивать интересы Data Scientist-ов
•Желание (можно даже страстное) работать в области Data Science
•Понимать принципы контейнеризации (K8s или Docker Swarm), знание docker
•Быть сторонником принципов DevOps/SRE, Cloud Native архитектуры
•Уметь сочетать гибкие принципы Agile, с дисциплиной для обеспечения SLA
•Уметь следовать и культивировать в компании стандарты вокруг разработки, готовность документировать результаты своего труда
•Понимание процессов CI/CD. Плюсом будет опыт настройки CI на базе Gitlab;
•Опыт настройки сетевых сервисов, nginx или других балансировщиков
Условия:
Формат: full time
ДМС
Место работы: удаленка
Трудоустройство в акретидованную ИТ компанию
Контакты: Сиверин Игорь,
siverin_ia@nlmk.com
@Siverin_ia
Обсуждение вакансии в чате @devops_jobs
#вакансия #DevOps #MLops #удаленка #НЛМК
Компания: ГК НЛМК
Москва: офис/гибрид/удаленка - как удобно 🙂
Полная занятость
Зарплатная вилка: от 200 до 400т.р. (Обсуждаемо)+годовой бонус
Вакансия:
MLOps Engineer
Группа НЛМК — крупнейший в России и один из самых эффективных в мире производителей стальной продукции. Производственные активы в России, Европе, Азии и США.
Мы создаем совершенную сталь для ключевых отраслей: от строительства до ветроэнергетики. Разрабатываем новые технологии и внедряем передовые цифровые решения.
MOps engineer будет заниматься разработкой и эксплуатацией DSML (Data Sciene and Machine Learning) платформы. Наша DSML платформа не просто позволяет создавать и эксплуатировать модели, она позволяет превращать инсайты и экспертизу Data Scientist-а в работающий код, легко передавать ее между Data Scientist-ами и сохранять в компании. Платформа предназначена для использования on-premise и не имеет здесь доступных аналогов. При разработке платформы мы вдохновлялись лучшими образчиками в cloud, и в первую очередь это DataBricks. Мы начали движение здесь в Open Source, и планируем создать версию решения, которое не только максимально упростит жизнь Data Scinetist-а и избавит его от инженерной рутины, но и позволит ему самостоятельно развернуть и начать использовать платформу.
Основные задачи:
•Развертывание, разработка и эксплуатация сервисов и инструментов DSML (Data Science & ML) платформы:
o K8s кластеры для интерактивной разработки на базе Jupyter Lab (кластер общего назначения и Computer Vision)
oK8s кластеры для распределенных вычислений на базе Spark
oK8s кластеры для запуска ML pipelines по расписания
oPython библиотек и других инструментов для ML-пайплайнов, включая инструменты для DAG (типа Dagster, Argo)
oРаспределенное хранилище для данных: HDFS, S3 + Kafka
oComputer Vision инфраструктура, Сервера с A100, DeepStream, разнообразное оборудование для inference на производстве
•Инфраструктура Model Serving, CI/CD пайплайны для моделей
•Развитие сloud-native архитектуры на базе private и hybrid cloud
•Обеспечение воспроизводимости и возможности обмениваться (легкой передваемости) кода, данных и результатов экспериментов
•Интеграция платформы в корпоративную инфраструктуру (GitLab, Jira, Confluence, Artifactory, Active Directory), с учетом практик безопасности.
•Настройка производительности инфраструктуры, в том числе Apache Spark. Профилирование кода и элементов инфраструктуры
•Поддержка пользователей DSML платформы
Требования:
•Опыт администрирования linux, работающих сервисов на базе Open Source
•Опыт настройки, отладки и мониторинга систем, начиная с уровня hardware, продолжая уровнем сети, виртуализации, оркестрации и заканчивая конечными сервисами
•Опыт совместной разработки software, опыт работы в команде по SCRUM Kanban методологиям
•Знание языков python, bash, плюсом будет опыт С/С++ и других языков,
•Готовность, разрабатывая код, отвечать за его эксплуатацию в продуктовой среде
•Готовность, как инженер и разработчик, отстаивать интересы Data Scientist-ов
•Желание (можно даже страстное) работать в области Data Science
•Понимать принципы контейнеризации (K8s или Docker Swarm), знание docker
•Быть сторонником принципов DevOps/SRE, Cloud Native архитектуры
•Уметь сочетать гибкие принципы Agile, с дисциплиной для обеспечения SLA
•Уметь следовать и культивировать в компании стандарты вокруг разработки, готовность документировать результаты своего труда
•Понимание процессов CI/CD. Плюсом будет опыт настройки CI на базе Gitlab;
•Опыт настройки сетевых сервисов, nginx или других балансировщиков
Условия:
Формат: full time
ДМС
Место работы: удаленка
Трудоустройство в акретидованную ИТ компанию
Контакты: Сиверин Игорь,
siverin_ia@nlmk.com
@Siverin_ia
Публикатор: Игорь Сиверин
Обсуждение вакансии в чате @devops_jobs
#вакансия #DevOps #MLops #удаленка #НЛМК
Компания: ГК НЛМК
Москва: офис/гибрид/удаленка - как удобно 🙂
Полная занятость
Зарплатная вилка: от 200 до 400т.р. (Обсуждаемо)+годовой бонус
Вакансия:
MLOps Engineer
Группа НЛМК — крупнейший в России и один из самых эффективных в мире производителей стальной продукции. Производственные активы в России, Европе, Азии и США.
Мы создаем совершенную сталь для ключевых отраслей: от строительства до ветроэнергетики. Разрабатываем новые технологии и внедряем передовые цифровые решения.
MOps engineer будет заниматься разработкой и эксплуатацией DSML (Data Sciene and Machine Learning) платформы. Наша DSML платформа не просто позволяет создавать и эксплуатировать модели, она позволяет превращать инсайты и экспертизу Data Scientist-а в работающий код, легко передавать ее между Data Scientist-ами и сохранять в компании. Платформа предназначена для использования on-premise и не имеет здесь доступных аналогов. При разработке платформы мы вдохновлялись лучшими образчиками в cloud, и в первую очередь это DataBricks. Мы начали движение здесь в Open Source, и планируем создать версию решения, которое не только максимально упростит жизнь Data Scinetist-а и избавит его от инженерной рутины, но и позволит ему самостоятельно развернуть и начать использовать платформу.
Основные задачи:
•Развертывание, разработка и эксплуатация сервисов и инструментов DSML (Data Science & ML) платформы:
o K8s кластеры для интерактивной разработки на базе Jupyter Lab (кластер общего назначения и Computer Vision)
oK8s кластеры для распределенных вычислений на базе Spark
oK8s кластеры для запуска ML pipelines по расписания
oPython библиотек и других инструментов для ML-пайплайнов, включая инструменты для DAG (типа Dagster, Argo)
oРаспределенное хранилище для данных: HDFS, S3 + Kafka
oComputer Vision инфраструктура, Сервера с A100, DeepStream, разнообразное оборудование для inference на производстве
•Инфраструктура Model Serving, CI/CD пайплайны для моделей
•Развитие сloud-native архитектуры на базе private и hybrid cloud
•Обеспечение воспроизводимости и возможности обмениваться (легкой передваемости) кода, данных и результатов экспериментов
•Интеграция платформы в корпоративную инфраструктуру (GitLab, Jira, Confluence, Artifactory, Active Directory), с учетом практик безопасности.
•Настройка производительности инфраструктуры, в том числе Apache Spark. Профилирование кода и элементов инфраструктуры
•Поддержка пользователей DSML платформы
Требования:
•Опыт администрирования linux, работающих сервисов на базе Open Source
•Опыт настройки, отладки и мониторинга систем, начиная с уровня hardware, продолжая уровнем сети, виртуализации, оркестрации и заканчивая конечными сервисами
•Опыт совместной разработки software, опыт работы в команде по SCRUM Kanban методологиям
•Знание языков python, bash, плюсом будет опыт С/С++ и других языков,
•Готовность, разрабатывая код, отвечать за его эксплуатацию в продуктовой среде
•Готовность, как инженер и разработчик, отстаивать интересы Data Scientist-ов
•Желание (можно даже страстное) работать в области Data Science
•Понимать принципы контейнеризации (K8s или Docker Swarm), знание docker
•Быть сторонником принципов DevOps/SRE, Cloud Native архитектуры
•Уметь сочетать гибкие принципы Agile, с дисциплиной для обеспечения SLA
•Уметь следовать и культивировать в компании стандарты вокруг разработки, готовность документировать результаты своего труда
•Понимание процессов CI/CD. Плюсом будет опыт настройки CI на базе Gitlab;
•Опыт настройки сетевых сервисов, nginx или других балансировщиков
Условия:
Формат: full time
ДМС
Место работы: удаленка
Трудоустройство в акретидованную ИТ компанию
Контакты: Сиверин Игорь,
siverin_ia@nlmk.com
@Siverin_ia
Обсуждение вакансии в чате @devops_jobs
#вакансия #DevOps #MLops #удаленка #НЛМК
Компания: ГК НЛМК
Москва: офис/гибрид/удаленка - как удобно 🙂
Полная занятость
Зарплатная вилка: от 200 до 400т.р. (Обсуждаемо)+годовой бонус
Вакансия:
MLOps Engineer
Группа НЛМК — крупнейший в России и один из самых эффективных в мире производителей стальной продукции. Производственные активы в России, Европе, Азии и США.
Мы создаем совершенную сталь для ключевых отраслей: от строительства до ветроэнергетики. Разрабатываем новые технологии и внедряем передовые цифровые решения.
MOps engineer будет заниматься разработкой и эксплуатацией DSML (Data Sciene and Machine Learning) платформы. Наша DSML платформа не просто позволяет создавать и эксплуатировать модели, она позволяет превращать инсайты и экспертизу Data Scientist-а в работающий код, легко передавать ее между Data Scientist-ами и сохранять в компании. Платформа предназначена для использования on-premise и не имеет здесь доступных аналогов. При разработке платформы мы вдохновлялись лучшими образчиками в cloud, и в первую очередь это DataBricks. Мы начали движение здесь в Open Source, и планируем создать версию решения, которое не только максимально упростит жизнь Data Scinetist-а и избавит его от инженерной рутины, но и позволит ему самостоятельно развернуть и начать использовать платформу.
Основные задачи:
•Развертывание, разработка и эксплуатация сервисов и инструментов DSML (Data Science & ML) платформы:
o K8s кластеры для интерактивной разработки на базе Jupyter Lab (кластер общего назначения и Computer Vision)
oK8s кластеры для распределенных вычислений на базе Spark
oK8s кластеры для запуска ML pipelines по расписания
oPython библиотек и других инструментов для ML-пайплайнов, включая инструменты для DAG (типа Dagster, Argo)
oРаспределенное хранилище для данных: HDFS, S3 + Kafka
oComputer Vision инфраструктура, Сервера с A100, DeepStream, разнообразное оборудование для inference на производстве
•Инфраструктура Model Serving, CI/CD пайплайны для моделей
•Развитие сloud-native архитектуры на базе private и hybrid cloud
•Обеспечение воспроизводимости и возможности обмениваться (легкой передваемости) кода, данных и результатов экспериментов
•Интеграция платформы в корпоративную инфраструктуру (GitLab, Jira, Confluence, Artifactory, Active Directory), с учетом практик безопасности.
•Настройка производительности инфраструктуры, в том числе Apache Spark. Профилирование кода и элементов инфраструктуры
•Поддержка пользователей DSML платформы
Требования:
•Опыт администрирования linux, работающих сервисов на базе Open Source
•Опыт настройки, отладки и мониторинга систем, начиная с уровня hardware, продолжая уровнем сети, виртуализации, оркестрации и заканчивая конечными сервисами
•Опыт совместной разработки software, опыт работы в команде по SCRUM Kanban методологиям
•Знание языков python, bash, плюсом будет опыт С/С++ и других языков,
•Готовность, разрабатывая код, отвечать за его эксплуатацию в продуктовой среде
•Готовность, как инженер и разработчик, отстаивать интересы Data Scientist-ов
•Желание (можно даже страстное) работать в области Data Science
•Понимать принципы контейнеризации (K8s или Docker Swarm), знание docker
•Быть сторонником принципов DevOps/SRE, Cloud Native архитектуры
•Уметь сочетать гибкие принципы Agile, с дисциплиной для обеспечения SLA
•Уметь следовать и культивировать в компании стандарты вокруг разработки, готовность документировать результаты своего труда
•Понимание процессов CI/CD. Плюсом будет опыт настройки CI на базе Gitlab;
•Опыт настройки сетевых сервисов, nginx или других балансировщиков
Условия:
Формат: full time
ДМС
Место работы: удаленка
Трудоустройство в акретидованную ИТ компанию
Контакты: Сиверин Игорь,
siverin_ia@nlmk.com
@Siverin_ia
Публикатор: Игорь Сиверин
Обсуждение вакансии в чате @devops_jobs
#вакансия #DevOps #MLops #удаленка #НЛМК
Компания: ГК НЛМК
Москва: офис/гибрид/удаленка - как удобно 🙂
Полная занятость
Зарплатная вилка: от 200 до 400т.р. (Обсуждаемо)+годовой бонус
Вакансия:
MLOps Engineer
Группа НЛМК — крупнейший в России и один из самых эффективных в мире производителей стальной продукции. Производственные активы в России, Европе, Азии и США.
Мы создаем совершенную сталь для ключевых отраслей: от строительства до ветроэнергетики. Разрабатываем новые технологии и внедряем передовые цифровые решения.
MOps engineer будет заниматься разработкой и эксплуатацией DSML (Data Sciene and Machine Learning) платформы. Наша DSML платформа не просто позволяет создавать и эксплуатировать модели, она позволяет превращать инсайты и экспертизу Data Scientist-а в работающий код, легко передавать ее между Data Scientist-ами и сохранять в компании. Платформа предназначена для использования on-premise и не имеет здесь доступных аналогов. При разработке платформы мы вдохновлялись лучшими образчиками в cloud, и в первую очередь это DataBricks. Мы начали движение здесь в Open Source, и планируем создать версию решения, которое не только максимально упростит жизнь Data Scinetist-а и избавит его от инженерной рутины, но и позволит ему самостоятельно развернуть и начать использовать платформу.
Основные задачи:
•Развертывание, разработка и эксплуатация сервисов и инструментов DSML (Data Science & ML) платформы:
o K8s кластеры для интерактивной разработки на базе Jupyter Lab (кластер общего назначения и Computer Vision)
oK8s кластеры для распределенных вычислений на базе Spark
oK8s кластеры для запуска ML pipelines по расписания
oPython библиотек и других инструментов для ML-пайплайнов, включая инструменты для DAG (типа Dagster, Argo)
oРаспределенное хранилище для данных: HDFS, S3 + Kafka
oComputer Vision инфраструктура, Сервера с A100, DeepStream, разнообразное оборудование для inference на производстве
•Инфраструктура Model Serving, CI/CD пайплайны для моделей
•Развитие сloud-native архитектуры на базе private и hybrid cloud
•Обеспечение воспроизводимости и возможности обмениваться (легкой передваемости) кода, данных и результатов экспериментов
•Интеграция платформы в корпоративную инфраструктуру (GitLab, Jira, Confluence, Artifactory, Active Directory), с учетом практик безопасности.
•Настройка производительности инфраструктуры, в том числе Apache Spark. Профилирование кода и элементов инфраструктуры
•Поддержка пользователей DSML платформы
Требования:
•Опыт администрирования linux, работающих сервисов на базе Open Source
•Опыт настройки, отладки и мониторинга систем, начиная с уровня hardware, продолжая уровнем сети, виртуализации, оркестрации и заканчивая конечными сервисами
•Опыт совместной разработки software, опыт работы в команде по SCRUM Kanban методологиям
•Знание языков python, bash, плюсом будет опыт С/С++ и других языков,
•Готовность, разрабатывая код, отвечать за его эксплуатацию в продуктовой среде
•Готовность, как инженер и разработчик, отстаивать интересы Data Scientist-ов
•Желание (можно даже страстное) работать в области Data Science
•Понимать принципы контейнеризации (K8s или Docker Swarm), знание docker
•Быть сторонником принципов DevOps/SRE, Cloud Native архитектуры
•Уметь сочетать гибкие принципы Agile, с дисциплиной для обеспечения SLA
•Уметь следовать и культивировать в компании стандарты вокруг разработки, готовность документировать результаты своего труда
•Понимание процессов CI/CD. Плюсом будет опыт настройки CI на базе Gitlab;
•Опыт настройки сетевых сервисов, nginx или других балансировщиков
Условия:
Формат: full time
ДМС
Место работы: удаленка
Трудоустройство в акретидованную ИТ компанию
Контакты: Сиверин Игорь,
siverin_ia@nlmk.com
@Siverin_ia
Обсуждение вакансии в чате @devops_jobs
#вакансия #DevOps #MLops #удаленка #НЛМК
Компания: ГК НЛМК
Москва: офис/гибрид/удаленка - как удобно 🙂
Полная занятость
Зарплатная вилка: от 200 до 400т.р. (Обсуждаемо)+годовой бонус
Вакансия:
MLOps Engineer
Группа НЛМК — крупнейший в России и один из самых эффективных в мире производителей стальной продукции. Производственные активы в России, Европе, Азии и США.
Мы создаем совершенную сталь для ключевых отраслей: от строительства до ветроэнергетики. Разрабатываем новые технологии и внедряем передовые цифровые решения.
MOps engineer будет заниматься разработкой и эксплуатацией DSML (Data Sciene and Machine Learning) платформы. Наша DSML платформа не просто позволяет создавать и эксплуатировать модели, она позволяет превращать инсайты и экспертизу Data Scientist-а в работающий код, легко передавать ее между Data Scientist-ами и сохранять в компании. Платформа предназначена для использования on-premise и не имеет здесь доступных аналогов. При разработке платформы мы вдохновлялись лучшими образчиками в cloud, и в первую очередь это DataBricks. Мы начали движение здесь в Open Source, и планируем создать версию решения, которое не только максимально упростит жизнь Data Scinetist-а и избавит его от инженерной рутины, но и позволит ему самостоятельно развернуть и начать использовать платформу.
Основные задачи:
•Развертывание, разработка и эксплуатация сервисов и инструментов DSML (Data Science & ML) платформы:
o K8s кластеры для интерактивной разработки на базе Jupyter Lab (кластер общего назначения и Computer Vision)
oK8s кластеры для распределенных вычислений на базе Spark
oK8s кластеры для запуска ML pipelines по расписания
oPython библиотек и других инструментов для ML-пайплайнов, включая инструменты для DAG (типа Dagster, Argo)
oРаспределенное хранилище для данных: HDFS, S3 + Kafka
oComputer Vision инфраструктура, Сервера с A100, DeepStream, разнообразное оборудование для inference на производстве
•Инфраструктура Model Serving, CI/CD пайплайны для моделей
•Развитие сloud-native архитектуры на базе private и hybrid cloud
•Обеспечение воспроизводимости и возможности обмениваться (легкой передваемости) кода, данных и результатов экспериментов
•Интеграция платформы в корпоративную инфраструктуру (GitLab, Jira, Confluence, Artifactory, Active Directory), с учетом практик безопасности.
•Настройка производительности инфраструктуры, в том числе Apache Spark. Профилирование кода и элементов инфраструктуры
•Поддержка пользователей DSML платформы
Требования:
•Опыт администрирования linux, работающих сервисов на базе Open Source
•Опыт настройки, отладки и мониторинга систем, начиная с уровня hardware, продолжая уровнем сети, виртуализации, оркестрации и заканчивая конечными сервисами
•Опыт совместной разработки software, опыт работы в команде по SCRUM Kanban методологиям
•Знание языков python, bash, плюсом будет опыт С/С++ и других языков,
•Готовность, разрабатывая код, отвечать за его эксплуатацию в продуктовой среде
•Готовность, как инженер и разработчик, отстаивать интересы Data Scientist-ов
•Желание (можно даже страстное) работать в области Data Science
•Понимать принципы контейнеризации (K8s или Docker Swarm), знание docker
•Быть сторонником принципов DevOps/SRE, Cloud Native архитектуры
•Уметь сочетать гибкие принципы Agile, с дисциплиной для обеспечения SLA
•Уметь следовать и культивировать в компании стандарты вокруг разработки, готовность документировать результаты своего труда
•Понимание процессов CI/CD. Плюсом будет опыт настройки CI на базе Gitlab;
•Опыт настройки сетевых сервисов, nginx или других балансировщиков
Условия:
Формат: full time
ДМС
Место работы: удаленка
Трудоустройство в акретидованную ИТ компанию
Контакты: Сиверин Игорь,
siverin_ia@nlmk.com
@Siverin_ia
Публикатор: Игорь Сиверин
Обсуждение вакансии в чате @devops_jobs
#вакансия #DevOps #MLops #удаленка #НЛМК
Компания: ГК НЛМК
Москва: офис/гибрид/удаленка - как удобно 🙂
Полная занятость
Зарплатная вилка: от 200 до 400т.р. (Обсуждаемо)+годовой бонус
Вакансия:
MLOps Engineer
Группа НЛМК — крупнейший в России и один из самых эффективных в мире производителей стальной продукции. Производственные активы в России, Европе, Азии и США.
Мы создаем совершенную сталь для ключевых отраслей: от строительства до ветроэнергетики. Разрабатываем новые технологии и внедряем передовые цифровые решения.
MOps engineer будет заниматься разработкой и эксплуатацией DSML (Data Sciene and Machine Learning) платформы. Наша DSML платформа не просто позволяет создавать и эксплуатировать модели, она позволяет превращать инсайты и экспертизу Data Scientist-а в работающий код, легко передавать ее между Data Scientist-ами и сохранять в компании. Платформа предназначена для использования on-premise и не имеет здесь доступных аналогов. При разработке платформы мы вдохновлялись лучшими образчиками в cloud, и в первую очередь это DataBricks. Мы начали движение здесь в Open Source, и планируем создать версию решения, которое не только максимально упростит жизнь Data Scinetist-а и избавит его от инженерной рутины, но и позволит ему самостоятельно развернуть и начать использовать платформу.
Основные задачи:
•Развертывание, разработка и эксплуатация сервисов и инструментов DSML (Data Science & ML) платформы:
o K8s кластеры для интерактивной разработки на базе Jupyter Lab (кластер общего назначения и Computer Vision)
oK8s кластеры для распределенных вычислений на базе Spark
oK8s кластеры для запуска ML pipelines по расписания
oPython библиотек и других инструментов для ML-пайплайнов, включая инструменты для DAG (типа Dagster, Argo)
oРаспределенное хранилище для данных: HDFS, S3 + Kafka
oComputer Vision инфраструктура, Сервера с A100, DeepStream, разнообразное оборудование для inference на производстве
•Инфраструктура Model Serving, CI/CD пайплайны для моделей
•Развитие сloud-native архитектуры на базе private и hybrid cloud
•Обеспечение воспроизводимости и возможности обмениваться (легкой передваемости) кода, данных и результатов экспериментов
•Интеграция платформы в корпоративную инфраструктуру (GitLab, Jira, Confluence, Artifactory, Active Directory), с учетом практик безопасности.
•Настройка производительности инфраструктуры, в том числе Apache Spark. Профилирование кода и элементов инфраструктуры
•Поддержка пользователей DSML платформы
Требования:
•Опыт администрирования linux, работающих сервисов на базе Open Source
•Опыт настройки, отладки и мониторинга систем, начиная с уровня hardware, продолжая уровнем сети, виртуализации, оркестрации и заканчивая конечными сервисами
•Опыт совместной разработки software, опыт работы в команде по SCRUM Kanban методологиям
•Знание языков python, bash, плюсом будет опыт С/С++ и других языков,
•Готовность, разрабатывая код, отвечать за его эксплуатацию в продуктовой среде
•Готовность, как инженер и разработчик, отстаивать интересы Data Scientist-ов
•Желание (можно даже страстное) работать в области Data Science
•Понимать принципы контейнеризации (K8s или Docker Swarm), знание docker
•Быть сторонником принципов DevOps/SRE, Cloud Native архитектуры
•Уметь сочетать гибкие принципы Agile, с дисциплиной для обеспечения SLA
•Уметь следовать и культивировать в компании стандарты вокруг разработки, готовность документировать результаты своего труда
•Понимание процессов CI/CD. Плюсом будет опыт настройки CI на базе Gitlab;
•Опыт настройки сетевых сервисов, nginx или других балансировщиков
Условия:
Формат: full time
ДМС
Место работы: удаленка
Трудоустройство в акретидованную ИТ компанию
Контакты: Сиверин Игорь,
siverin_ia@nlmk.com
@Siverin_ia
Обсуждение вакансии в чате @devops_jobs
#вакансия #DevOps #MLops #удаленка #НЛМК
Компания: ГК НЛМК
Москва: офис/гибрид/удаленка - как удобно 🙂
Полная занятость
Зарплатная вилка: от 200 до 400т.р. (Обсуждаемо)+годовой бонус
Вакансия:
MLOps Engineer
Группа НЛМК — крупнейший в России и один из самых эффективных в мире производителей стальной продукции. Производственные активы в России, Европе, Азии и США.
Мы создаем совершенную сталь для ключевых отраслей: от строительства до ветроэнергетики. Разрабатываем новые технологии и внедряем передовые цифровые решения.
MOps engineer будет заниматься разработкой и эксплуатацией DSML (Data Sciene and Machine Learning) платформы. Наша DSML платформа не просто позволяет создавать и эксплуатировать модели, она позволяет превращать инсайты и экспертизу Data Scientist-а в работающий код, легко передавать ее между Data Scientist-ами и сохранять в компании. Платформа предназначена для использования on-premise и не имеет здесь доступных аналогов. При разработке платформы мы вдохновлялись лучшими образчиками в cloud, и в первую очередь это DataBricks. Мы начали движение здесь в Open Source, и планируем создать версию решения, которое не только максимально упростит жизнь Data Scinetist-а и избавит его от инженерной рутины, но и позволит ему самостоятельно развернуть и начать использовать платформу.
Основные задачи:
•Развертывание, разработка и эксплуатация сервисов и инструментов DSML (Data Science & ML) платформы:
o K8s кластеры для интерактивной разработки на базе Jupyter Lab (кластер общего назначения и Computer Vision)
oK8s кластеры для распределенных вычислений на базе Spark
oK8s кластеры для запуска ML pipelines по расписания
oPython библиотек и других инструментов для ML-пайплайнов, включая инструменты для DAG (типа Dagster, Argo)
oРаспределенное хранилище для данных: HDFS, S3 + Kafka
oComputer Vision инфраструктура, Сервера с A100, DeepStream, разнообразное оборудование для inference на производстве
•Инфраструктура Model Serving, CI/CD пайплайны для моделей
•Развитие сloud-native архитектуры на базе private и hybrid cloud
•Обеспечение воспроизводимости и возможности обмениваться (легкой передваемости) кода, данных и результатов экспериментов
•Интеграция платформы в корпоративную инфраструктуру (GitLab, Jira, Confluence, Artifactory, Active Directory), с учетом практик безопасности.
•Настройка производительности инфраструктуры, в том числе Apache Spark. Профилирование кода и элементов инфраструктуры
•Поддержка пользователей DSML платформы
Требования:
•Опыт администрирования linux, работающих сервисов на базе Open Source
•Опыт настройки, отладки и мониторинга систем, начиная с уровня hardware, продолжая уровнем сети, виртуализации, оркестрации и заканчивая конечными сервисами
•Опыт совместной разработки software, опыт работы в команде по SCRUM Kanban методологиям
•Знание языков python, bash, плюсом будет опыт С/С++ и других языков,
•Готовность, разрабатывая код, отвечать за его эксплуатацию в продуктовой среде
•Готовность, как инженер и разработчик, отстаивать интересы Data Scientist-ов
•Желание (можно даже страстное) работать в области Data Science
•Понимать принципы контейнеризации (K8s или Docker Swarm), знание docker
•Быть сторонником принципов DevOps/SRE, Cloud Native архитектуры
•Уметь сочетать гибкие принципы Agile, с дисциплиной для обеспечения SLA
•Уметь следовать и культивировать в компании стандарты вокруг разработки, готовность документировать результаты своего труда
•Понимание процессов CI/CD. Плюсом будет опыт настройки CI на базе Gitlab;
•Опыт настройки сетевых сервисов, nginx или других балансировщиков
Условия:
Формат: full time
ДМС
Место работы: удаленка
Трудоустройство в акретидованную ИТ компанию
Контакты: Сиверин Игорь,
siverin_ia@nlmk.com
@Siverin_ia
Публикатор: Игорь Сиверин
Обсуждение вакансии в чате @devops_jobs
#вакансия #DevOps #MLops #удаленка #НЛМК
Компания: ГК НЛМК
Москва: офис/гибрид/удаленка - как удобно 🙂
Полная занятость
Зарплатная вилка: от 200 до 400т.р. (Обсуждаемо)+годовой бонус
Вакансия:
MLOps Engineer
Группа НЛМК — крупнейший в России и один из самых эффективных в мире производителей стальной продукции. Производственные активы в России, Европе, Азии и США.
Мы создаем совершенную сталь для ключевых отраслей: от строительства до ветроэнергетики. Разрабатываем новые технологии и внедряем передовые цифровые решения.
MOps engineer будет заниматься разработкой и эксплуатацией DSML (Data Sciene and Machine Learning) платформы. Наша DSML платформа не просто позволяет создавать и эксплуатировать модели, она позволяет превращать инсайты и экспертизу Data Scientist-а в работающий код, легко передавать ее между Data Scientist-ами и сохранять в компании. Платформа предназначена для использования on-premise и не имеет здесь доступных аналогов. При разработке платформы мы вдохновлялись лучшими образчиками в cloud, и в первую очередь это DataBricks. Мы начали движение здесь в Open Source, и планируем создать версию решения, которое не только максимально упростит жизнь Data Scinetist-а и избавит его от инженерной рутины, но и позволит ему самостоятельно развернуть и начать использовать платформу.
Основные задачи:
•Развертывание, разработка и эксплуатация сервисов и инструментов DSML (Data Science & ML) платформы:
o K8s кластеры для интерактивной разработки на базе Jupyter Lab (кластер общего назначения и Computer Vision)
oK8s кластеры для распределенных вычислений на базе Spark
oK8s кластеры для запуска ML pipelines по расписания
oPython библиотек и других инструментов для ML-пайплайнов, включая инструменты для DAG (типа Dagster, Argo)
oРаспределенное хранилище для данных: HDFS, S3 + Kafka
oComputer Vision инфраструктура, Сервера с A100, DeepStream, разнообразное оборудование для inference на производстве
•Инфраструктура Model Serving, CI/CD пайплайны для моделей
•Развитие сloud-native архитектуры на базе private и hybrid cloud
•Обеспечение воспроизводимости и возможности обмениваться (легкой передваемости) кода, данных и результатов экспериментов
•Интеграция платформы в корпоративную инфраструктуру (GitLab, Jira, Confluence, Artifactory, Active Directory), с учетом практик безопасности.
•Настройка производительности инфраструктуры, в том числе Apache Spark. Профилирование кода и элементов инфраструктуры
•Поддержка пользователей DSML платформы
Требования:
•Опыт администрирования linux, работающих сервисов на базе Open Source
•Опыт настройки, отладки и мониторинга систем, начиная с уровня hardware, продолжая уровнем сети, виртуализации, оркестрации и заканчивая конечными сервисами
•Опыт совместной разработки software, опыт работы в команде по SCRUM Kanban методологиям
•Знание языков python, bash, плюсом будет опыт С/С++ и других языков,
•Готовность, разрабатывая код, отвечать за его эксплуатацию в продуктовой среде
•Готовность, как инженер и разработчик, отстаивать интересы Data Scientist-ов
•Желание (можно даже страстное) работать в области Data Science
•Понимать принципы контейнеризации (K8s или Docker Swarm), знание docker
•Быть сторонником принципов DevOps/SRE, Cloud Native архитектуры
•Уметь сочетать гибкие принципы Agile, с дисциплиной для обеспечения SLA
•Уметь следовать и культивировать в компании стандарты вокруг разработки, готовность документировать результаты своего труда
•Понимание процессов CI/CD. Плюсом будет опыт настройки CI на базе Gitlab;
•Опыт настройки сетевых сервисов, nginx или других балансировщиков
Условия:
Формат: full time
ДМС
Место работы: удаленка
Трудоустройство в акретидованную ИТ компанию
Контакты: Сиверин Игорь,
siverin_ia@nlmk.com
@Siverin_ia
Обсуждение вакансии в чате @devops_jobs
#вакансия #DevOps #MLops #удаленка #НЛМК
Компания: ГК НЛМК
Москва: офис/гибрид/удаленка - как удобно 🙂
Полная занятость
Зарплатная вилка: от 200 до 400т.р. (Обсуждаемо)+годовой бонус
Вакансия:
MLOps Engineer
Группа НЛМК — крупнейший в России и один из самых эффективных в мире производителей стальной продукции. Производственные активы в России, Европе, Азии и США.
Мы создаем совершенную сталь для ключевых отраслей: от строительства до ветроэнергетики. Разрабатываем новые технологии и внедряем передовые цифровые решения.
MOps engineer будет заниматься разработкой и эксплуатацией DSML (Data Sciene and Machine Learning) платформы. Наша DSML платформа не просто позволяет создавать и эксплуатировать модели, она позволяет превращать инсайты и экспертизу Data Scientist-а в работающий код, легко передавать ее между Data Scientist-ами и сохранять в компании. Платформа предназначена для использования on-premise и не имеет здесь доступных аналогов. При разработке платформы мы вдохновлялись лучшими образчиками в cloud, и в первую очередь это DataBricks. Мы начали движение здесь в Open Source, и планируем создать версию решения, которое не только максимально упростит жизнь Data Scinetist-а и избавит его от инженерной рутины, но и позволит ему самостоятельно развернуть и начать использовать платформу.
Основные задачи:
•Развертывание, разработка и эксплуатация сервисов и инструментов DSML (Data Science & ML) платформы:
o K8s кластеры для интерактивной разработки на базе Jupyter Lab (кластер общего назначения и Computer Vision)
oK8s кластеры для распределенных вычислений на базе Spark
oK8s кластеры для запуска ML pipelines по расписания
oPython библиотек и других инструментов для ML-пайплайнов, включая инструменты для DAG (типа Dagster, Argo)
oРаспределенное хранилище для данных: HDFS, S3 + Kafka
oComputer Vision инфраструктура, Сервера с A100, DeepStream, разнообразное оборудование для inference на производстве
•Инфраструктура Model Serving, CI/CD пайплайны для моделей
•Развитие сloud-native архитектуры на базе private и hybrid cloud
•Обеспечение воспроизводимости и возможности обмениваться (легкой передваемости) кода, данных и результатов экспериментов
•Интеграция платформы в корпоративную инфраструктуру (GitLab, Jira, Confluence, Artifactory, Active Directory), с учетом практик безопасности.
•Настройка производительности инфраструктуры, в том числе Apache Spark. Профилирование кода и элементов инфраструктуры
•Поддержка пользователей DSML платформы
Требования:
•Опыт администрирования linux, работающих сервисов на базе Open Source
•Опыт настройки, отладки и мониторинга систем, начиная с уровня hardware, продолжая уровнем сети, виртуализации, оркестрации и заканчивая конечными сервисами
•Опыт совместной разработки software, опыт работы в команде по SCRUM Kanban методологиям
•Знание языков python, bash, плюсом будет опыт С/С++ и других языков,
•Готовность, разрабатывая код, отвечать за его эксплуатацию в продуктовой среде
•Готовность, как инженер и разработчик, отстаивать интересы Data Scientist-ов
•Желание (можно даже страстное) работать в области Data Science
•Понимать принципы контейнеризации (K8s или Docker Swarm), знание docker
•Быть сторонником принципов DevOps/SRE, Cloud Native архитектуры
•Уметь сочетать гибкие принципы Agile, с дисциплиной для обеспечения SLA
•Уметь следовать и культивировать в компании стандарты вокруг разработки, готовность документировать результаты своего труда
•Понимание процессов CI/CD. Плюсом будет опыт настройки CI на базе Gitlab;
•Опыт настройки сетевых сервисов, nginx или других балансировщиков
Условия:
Формат: full time
ДМС
Место работы: удаленка
Трудоустройство в акретидованную ИТ компанию
Контакты: Сиверин Игорь,
siverin_ia@nlmk.com
@Siverin_ia
Публикатор: Игорь Сиверин
Обсуждение вакансии в чате @devops_jobs
#вакансия #DevOps #MLops #удаленка #НЛМК
Компания: ГК НЛМК
Москва: офис/гибрид/удаленка - как удобно 🙂
Полная занятость
Зарплатная вилка: от 200 до 400т.р. (Обсуждаемо)+годовой бонус
Вакансия:
MLOps Engineer
Группа НЛМК — крупнейший в России и один из самых эффективных в мире производителей стальной продукции. Производственные активы в России, Европе, Азии и США.
Мы создаем совершенную сталь для ключевых отраслей: от строительства до ветроэнергетики. Разрабатываем новые технологии и внедряем передовые цифровые решения.
MOps engineer будет заниматься разработкой и эксплуатацией DSML (Data Sciene and Machine Learning) платформы. Наша DSML платформа не просто позволяет создавать и эксплуатировать модели, она позволяет превращать инсайты и экспертизу Data Scientist-а в работающий код, легко передавать ее между Data Scientist-ами и сохранять в компании. Платформа предназначена для использования on-premise и не имеет здесь доступных аналогов. При разработке платформы мы вдохновлялись лучшими образчиками в cloud, и в первую очередь это DataBricks. Мы начали движение здесь в Open Source, и планируем создать версию решения, которое не только максимально упростит жизнь Data Scinetist-а и избавит его от инженерной рутины, но и позволит ему самостоятельно развернуть и начать использовать платформу.
Основные задачи:
•Развертывание, разработка и эксплуатация сервисов и инструментов DSML (Data Science & ML) платформы:
o K8s кластеры для интерактивной разработки на базе Jupyter Lab (кластер общего назначения и Computer Vision)
oK8s кластеры для распределенных вычислений на базе Spark
oK8s кластеры для запуска ML pipelines по расписания
oPython библиотек и других инструментов для ML-пайплайнов, включая инструменты для DAG (типа Dagster, Argo)
oРаспределенное хранилище для данных: HDFS, S3 + Kafka
oComputer Vision инфраструктура, Сервера с A100, DeepStream, разнообразное оборудование для inference на производстве
•Инфраструктура Model Serving, CI/CD пайплайны для моделей
•Развитие сloud-native архитектуры на базе private и hybrid cloud
•Обеспечение воспроизводимости и возможности обмениваться (легкой передваемости) кода, данных и результатов экспериментов
•Интеграция платформы в корпоративную инфраструктуру (GitLab, Jira, Confluence, Artifactory, Active Directory), с учетом практик безопасности.
•Настройка производительности инфраструктуры, в том числе Apache Spark. Профилирование кода и элементов инфраструктуры
•Поддержка пользователей DSML платформы
Требования:
•Опыт администрирования linux, работающих сервисов на базе Open Source
•Опыт настройки, отладки и мониторинга систем, начиная с уровня hardware, продолжая уровнем сети, виртуализации, оркестрации и заканчивая конечными сервисами
•Опыт совместной разработки software, опыт работы в команде по SCRUM Kanban методологиям
•Знание языков python, bash, плюсом будет опыт С/С++ и других языков,
•Готовность, разрабатывая код, отвечать за его эксплуатацию в продуктовой среде
•Готовность, как инженер и разработчик, отстаивать интересы Data Scientist-ов
•Желание (можно даже страстное) работать в области Data Science
•Понимать принципы контейнеризации (K8s или Docker Swarm), знание docker
•Быть сторонником принципов DevOps/SRE, Cloud Native архитектуры
•Уметь сочетать гибкие принципы Agile, с дисциплиной для обеспечения SLA
•Уметь следовать и культивировать в компании стандарты вокруг разработки, готовность документировать результаты своего труда
•Понимание процессов CI/CD. Плюсом будет опыт настройки CI на базе Gitlab;
•Опыт настройки сетевых сервисов, nginx или других балансировщиков
Условия:
Формат: full time
ДМС
Место работы: удаленка
Трудоустройство в акретидованную ИТ компанию
Контакты: Сиверин Игорь,
siverin_ia@nlmk.com
@Siverin_ia
Обсуждение вакансии в чате @devops_jobs
#вакансия #DevOps #MLops #удаленка #НЛМК
Компания: ГК НЛМК
Москва: офис/гибрид/удаленка - как удобно 🙂
Полная занятость
Зарплатная вилка: от 200 до 400т.р. (Обсуждаемо)+годовой бонус
Вакансия:
MLOps Engineer
Группа НЛМК — крупнейший в России и один из самых эффективных в мире производителей стальной продукции. Производственные активы в России, Европе, Азии и США.
Мы создаем совершенную сталь для ключевых отраслей: от строительства до ветроэнергетики. Разрабатываем новые технологии и внедряем передовые цифровые решения.
MOps engineer будет заниматься разработкой и эксплуатацией DSML (Data Sciene and Machine Learning) платформы. Наша DSML платформа не просто позволяет создавать и эксплуатировать модели, она позволяет превращать инсайты и экспертизу Data Scientist-а в работающий код, легко передавать ее между Data Scientist-ами и сохранять в компании. Платформа предназначена для использования on-premise и не имеет здесь доступных аналогов. При разработке платформы мы вдохновлялись лучшими образчиками в cloud, и в первую очередь это DataBricks. Мы начали движение здесь в Open Source, и планируем создать версию решения, которое не только максимально упростит жизнь Data Scinetist-а и избавит его от инженерной рутины, но и позволит ему самостоятельно развернуть и начать использовать платформу.
Основные задачи:
•Развертывание, разработка и эксплуатация сервисов и инструментов DSML (Data Science & ML) платформы:
o K8s кластеры для интерактивной разработки на базе Jupyter Lab (кластер общего назначения и Computer Vision)
oK8s кластеры для распределенных вычислений на базе Spark
oK8s кластеры для запуска ML pipelines по расписания
oPython библиотек и других инструментов для ML-пайплайнов, включая инструменты для DAG (типа Dagster, Argo)
oРаспределенное хранилище для данных: HDFS, S3 + Kafka
oComputer Vision инфраструктура, Сервера с A100, DeepStream, разнообразное оборудование для inference на производстве
•Инфраструктура Model Serving, CI/CD пайплайны для моделей
•Развитие сloud-native архитектуры на базе private и hybrid cloud
•Обеспечение воспроизводимости и возможности обмениваться (легкой передваемости) кода, данных и результатов экспериментов
•Интеграция платформы в корпоративную инфраструктуру (GitLab, Jira, Confluence, Artifactory, Active Directory), с учетом практик безопасности.
•Настройка производительности инфраструктуры, в том числе Apache Spark. Профилирование кода и элементов инфраструктуры
•Поддержка пользователей DSML платформы
Требования:
•Опыт администрирования linux, работающих сервисов на базе Open Source
•Опыт настройки, отладки и мониторинга систем, начиная с уровня hardware, продолжая уровнем сети, виртуализации, оркестрации и заканчивая конечными сервисами
•Опыт совместной разработки software, опыт работы в команде по SCRUM Kanban методологиям
•Знание языков python, bash, плюсом будет опыт С/С++ и других языков,
•Готовность, разрабатывая код, отвечать за его эксплуатацию в продуктовой среде
•Готовность, как инженер и разработчик, отстаивать интересы Data Scientist-ов
•Желание (можно даже страстное) работать в области Data Science
•Понимать принципы контейнеризации (K8s или Docker Swarm), знание docker
•Быть сторонником принципов DevOps/SRE, Cloud Native архитектуры
•Уметь сочетать гибкие принципы Agile, с дисциплиной для обеспечения SLA
•Уметь следовать и культивировать в компании стандарты вокруг разработки, готовность документировать результаты своего труда
•Понимание процессов CI/CD. Плюсом будет опыт настройки CI на базе Gitlab;
•Опыт настройки сетевых сервисов, nginx или других балансировщиков
Условия:
Формат: full time
ДМС
Место работы: удаленка
Трудоустройство в акретидованную ИТ компанию
Контакты: Сиверин Игорь,
siverin_ia@nlmk.com
@Siverin_ia