MLOps Engineer (LLM / Multi-Agent Systems / Kubernetes / RAG) в МТС удалённо

MLOps-инженер на стыке классического DevOps и AI-технологий для построения и развития MLOps-платформ с фокусом на LLM, RAG-пайплайны и мультиагентные системы. Аутстаффинговая позиция в проект МТС.

Задачи:

• Построение, развитие и поддержка MLOps-платформ для машинного обучения
• Оркестрация ML-пайплайнов и процессов обработки данных (Apache Airflow)
• Внедрение и поддержка инструментов трекинга экспериментов, версионирования данных и моделей (MLflow, ClearML, Kubeflow, DVC)
• Настройка и поддержка CI/CD процессов специально для ML-моделей и сервисов
• Инфраструктурная поддержка разработки и развертывания Multi-Agent Systems, RAG-пайплайнов и LLM-приложений
• Настройка мониторинга и наблюдаемости (Observability) для ML-сервисов и LLM-инференса

Требования:

• Глубокое понимание и опыт работы с Docker и Kubernetes (K8s)
• Опыт построения CI/CD for ML (специфичные пайплайны для обучения и деплоя моделей)
• Владение инструментами MLOps: MLflow, ClearML, Kubeflow, DVC
• Понимание и опыт работы с фреймворками: LangChain, LangGraph, LlamaIndex
• Опыт поддержки инфраструктуры для Multi-Agent Systems и Autonomous Agents
• Понимание принципов RAG (Retrieval-Augmented Generation), MCP (Model Context Protocol), Prompt Engineering и Tool Use
• Опыт работы с API LLM-провайдеров (OpenAI и аналоги)
• Уверенный опыт работы с Apache Airflow
• Опыт настройки мониторинга и наблюдаемости (Observability) для ML-систем (метрики качества моделей, дрейф данных, latency, throughput)

Условия:

• Ставка: до 250 000 руб. на руки в месяц
• Грейд: Middle+ / Senior
• Загрузка: Full-time
• Формат: Удалённо
• Локация/Гражданство: РФ
• Аутстаффинговая позиция, рассматриваются кандидаты с релевантностью опыта от 85%

Навыки:

• Docker
• Kubernetes
• CI/CD
• MLflow
• ClearML
• Kubeflow
• DVC
• LangChain
• LangGraph
• LlamaIndex
• RAG
• MCP
• Prompt Engineering
• OpenAI API
• Apache Airflow
• Observability
• Python
• vLLM
• TensorRT-LLM
• Ollama
• Qdrant
• Milvus
• pgvector