Прикладной администратор в Outlines Technologies

Outlines Tech – это аккредитованная IT-компания. Мы разрабатываем ПО и проекты для корпораций, а также подбираем сотрудников высокого класса.

Среди клиентов – банки из ТОП-5 России, ритейл, строительные и логистические компании. Официально трудоустраиваем в штат IT-специалистов для работы на долгосрочных проектах.

Сейчас мы в поиске одной из части нашей команды – Прикладной администратор.

Почему мы:

1) Outlines Tech — аккредитованная IT-компания. Это значит, что мы подлежим всем вытекающим льготам.

2) Люди на первом месте не на словах, а на деле: отдел заботы курирует команду 24/7.

3) Помимо «белого» трудоустройства: ежегодная индексация зарплаты, 28 дней отпуска и 5 relax days (бесплатные отгулы). А ещё предоставляем медстраховку со стоматологией, технику, оплачиваем обучение и подписки.

4) Входим в рейтинг лучших работодателей России по версии Forbes и РБК.

5) Вкладываемся в образование: помогаем выступить на конференциях, написать статью в технический блог, выучить английский, вырасти в профессии и сменить стек.

6) Техническая команда состоит из прокаченных специалистов, многие из которых известны в мире IT. Мы обязательно поможем вам развиться внутренними митингами, а если вы круче — поможете нам.

7) У нас драйвовая и заботливая корпоративная культура. Переходите в наш Telegram-канал @outlines_tech и убедитесь в этом. Кстати, там коллеги публикуют лайфхаки по развитию в IT с заботой о себе.

Откликайся скорее – порадуй наших рекрутеров!

Необходимые навыки:

• Обязательный опыт построенияразвития MLOps-инфраструктуры от 1 года.
• Обязательный опыт devops от 2х лет.
• Опыт администрирования kubernetes от 1 года.
• Опыт выстраивания СI/CD пайплайнов от 1 года.
• Опыт работы в команде по agile.
• Опыт работы в крупных структурах.
• Желание продолжать развиваться в MLOPs.
• Готовность работать в удаленном формате на территории РФ.

Ваша зона ответственности:

Поддержка и Развитие централизованной MLOPs-платформы банка:

• Инфраструктура кластеров;
• Прикладные MLOps инструменты;
• Deploy/infence/train pipelines;
• Online/batch ML-модели;
• Feature Store;
• AutoML и прочие решения.

Пожалуйста, при отклике укажите, какой опыт из перечисленных в требованиях у вас есть.