Инженер по разработке и внедрению AI-инженерных процессов (Python, Kubernetes)
Вакансия предполагает разработку и внедрение AI-инженерных процессов для автоматизации жизненного цикла разработки ПО, анализа репозиториев и интеграции в облачные среды. Требуется опыт работы с Python, Kubernetes и AI-технологиями. Роль связана с созданием масштабируемых решений в области машинного обучения и автоматизации.
Зарплата ниже рынка
На 63% ниже медианы Data/ML по 439 вакансиям за 90 дней.
Что предстоит делать
Разработка и внедрение переиспользуемых ИИ-поддерживаемых инженерных процессов вокруг автоматизации SDLC, анализа репозиториев, декомпозиции сервисов и интеграции в высокозащищенные облачные среды. Использование Python, Kubernetes и AI-технологий для масштабируемых процессов.
Стек и инструменты
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Ещё в Deutsche Telekom
11 активных вакансий в компании
Инженер данных (Palantir Foundry, PySpark)
Вакансия инженера данных: проектирование и поддержка решений на Palantir Foundry, разработка и оптимизация конвейеров данных на PySpark, обеспечение надежности и качества данных в производстве.
DevOps-инженер (CI/CD, Kubernetes)
Ищем DevOps-инженера для построения и поддержки CI/CD-пайплайнов и инфраструктуры на базе Kubernetes. Нужно будет заниматься автоматизацией, управлением артефактами и безопасностью поставок ПО, а также сотрудничать с командами разработки и безопасности.
Инженер платформы Kubernetes (DevOps)
Вакансия предполагает проектирование и поддержку Kubernetes-платформ для AI-разработки. Требуется опыт работы с CI/CD, GitOps, наблюдаемостью и безопасностью. Предлагается работа в среде с высокими требованиями к безопасности и доступности.
Инженер по ИИ-рабочим процессам (Python)
Вакансия предполагает поддержку инженерных команд в разработке ИИ-поддерживаемых рабочих процессов для улучшения понимания кода и документации в облачных проектах. Требуется знание Python и ИИ-инструментов, а также готовность сотрудничать со старшими инженерами. Роль подходит для начинающих специалистов, желающих развиваться в области ИИ и облачных технологий.
Похожие вакансии
6 вакансийSenior AI Engineer
~2 551 482 – 3 623 844 ₸ оценка
Руководящая роль в разработке AI-платформ: архитектура, обеспечение качества и стратегия оценки ML-систем. Требуется опыт в AI/ML, лидерские качества и наставничество инженеров. Предполагается работа над надежностью и масштабируемостью решений.
Инженер ML и GenAI
~2 551 482 – 3 623 844 ₸ оценка
Вакансия для опытного инженера ML/GenAI: предстоит проектировать и поддерживать ML-системы для европейского авторынка, внедрять решения в продакшен и наставлять коллег. Требуется знание Python, AWS и MLOps, а также опыт работы с генеративным ИИ.
Разработчик AI-решений (Microsoft Copilot Studio, Azure)
~2 551 482 – 3 623 844 ₸ оценка
Вакансия для разработчика AI-решений: предстоит проектировать и внедрять AI-агентов и интеграции на платформах Microsoft (Copilot Studio, Foundry, Azure). Требуется опыт с AI-технологиями и умение доводить решения до продакшена. Компания предлагает работу над современными AI-проектами и развитие инженерных практик.
Инженер по машинному обучению (восприятие)
~2 551 482 – 3 623 844 ₸ оценка
Инженер по машинному обучению будет заниматься обучением и развертыванием моделей обнаружения объектов на основе данных с камер, LiDAR и радара. Требуется опыт в компьютерном зрении и построении конвейеров данных, а также готовность наставлять младших коллег. Предполагается работа с сенсорными данными и архитектурой систем восприятия.
Инженер данных (Palantir Foundry, PySpark)
Вакансия инженера данных: проектирование и поддержка решений на Palantir Foundry, разработка и оптимизация конвейеров данных на PySpark, обеспечение надежности и качества данных в производстве.
Инженер по машинному обучению (ML Infrastructure)
~2 070 768 ₸ оценка
Вакансия инженера по инфраструктуре машинного обучения. Задача — создавать и развивать масштабируемую инфраструктуру для ML-моделей, выводить их в продакшн, автоматизировать процессы и внедрять ответственный ИИ. Требуется опыт работы с облачными технологиями и ML-пайплайнами.