DevOps / MLOps инженер

Стань частью сильной команды! Абсолютно каждый наш сотрудник — потенциальный источник крутых идей и решений

Быть частью нашей команды — значит получать всестороннюю поддержку и заботу, иметь возможность ежедневно развиваться и учиться новому, участвовать в образовательных программах, корпоративных событиях, спортивных и благотворительных мероприятиях. У нас ценят увлеченность своим делом! Мы любим сложные задачи, но решаем их в атмосфере открытости, доверия и взаимопомощи. Наша цель — предлагать клиентам лучшие продукты и лучший сервис, и вместе мы работаем над ней каждый день. Присоединяйтесь!

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 вывода в Production), настраивать отказоустойчивые кластеры в закрытом контуре банка, управлять версионированием данных/моделей и обеспечивать требования информационной безопасности по логированию и защите данных.

Обязательные требования:

• Опыт: Общий опыт работы в роли DevOps-инженера от 3–4 лет в продуктовых ИТ-компаниях или финтехе. Глубокие знания Docker и Kubernetes или Docker Swarm.
• MLOps: Практический опыт локального развертывания больших языковых моделей (LLM) и OCR.
• CI/CD: Опыт построения сквозных конвейеров CI/CD (GitLab CI). Уверенное владение подходом IaC (Ansible). Опыт развертывания и поддержки систем в изолированных средах, без прямого доступа к внешнему интернету.
• Базы данных и брокеры: Опыт развертывания PostgreSQL, Redis, RabbitMQ, а также понимание принципов работы векторных БД (Qdrant, Milvus).
• Безопасность: Понимание требований ИБ в регулируемых организациях (персональные данные, аудит доступов, маскирование данных).
• Мониторинг и Логирование: Опыт настройки стандартного стека (Prometheus + Grafana, ELK/PLG).

Желательные требования:

• MLOps: Опыт работы с платформами управления жизненным циклом ML-моделей: MLflow, ClearML или Kubeflow. Опыт настройки оркестрации для работы с GPU.
• AI-мониторинг: Знание метрик ИИ-сервисов для Grafana (мониторинг задержки токенов Time-to-First-Token, утилизации видеопамяти vRAM, заноса данных Data Drift)

Условия:

​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​- работа в крупном и надежном банке

- возможность работать в гибридном формате: удаленно и в офисе

- оформление в соответствии с ТК РФ с первого дня, официальная заработная плата

- забота о сотрудниках: социальный пакет, ДМС.

А еще:

- участие в образовательных программах и различных проектах Банка ЗЕНИТ и компании Татнефть

- яркая корпоративная жизнь, участие в спортивных мероприятиях, подарки для детей сотрудников

- корпоративная программа лояльности для сотрудников от Банка ЗЕНИТ и наших партнеров.

ПАО Банк ЗЕНИТ

Вас ждет:

Работа в надежном банке в атмосфере доверия и поддержки

Дружная и амбициозная команда профессионалов

Стабильный и прозрачный доход, оформление в соответствии с ТК РФ

Безграничные возможности для самореализации и профессионального развития

Яркая корпоративная жизнь, программа лояльности от наших партнеров для сотрудников и их семей, подарки для детей

Всесторонняя забота: социальный пакет и ДМС, поддержка физического и ментального здоровья сотрудников

У нас большие планы — присоединяйтесь!