Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и собственный обезличенный журнал Zorky (cookie zk_aid). Не собираем содержимое форм, текст поиска и полный IP; данные не продаём. Отказаться можно кнопкой ниже, а также через Global Privacy Control или Do Not Track в браузере. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky CRMZorky CRM
EN|RU
@termdocs
← Все вакансии

ML Ops Engineer

office500 EUR · период не указанSingapore, SGСкор 78/1004д назад
Аналитика рынка
📊 DevOps / SRE: зарплаты и спрос на рынке
Стек
awsazureci/cdclouddevopsdockergcpgitlabkubernetesmlflowmlopspytorch
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
Our mission Constructor’s mission is to enable all educational organisations to provide high-quality digital education to 10x people with 10x efficiency. With strong expertise in machine intelligence and data science, Constructor’s all-in-one platform for education and research addresses today’s pressing educational challenges: access inequality, tech clutter, and low engagement of students. Please send your resume in English only. Brief Job Description: Builds and maintains the infrastructure and tooling that keeps machine learning systems reliable in production — from designing CI/CD pipelines and model deployment workflows to monitoring performance and managing model lifecycle at scale. The role works closely with ML, backend, and platform teams, contributes to automation frameworks and observability standards, and helps ensure AI models move seamlessly from experimentation to production. Requires 5+ years of MLOps or DevOps engineering experience, with a track record of operating robust ML infrastructure in production-grade environments. Mission: Make the path from model experiment to reliable production as fast, automated, and observable as possible. Education: Bachelor’s degree or higher in Computer Science, Engineering, or a related field — or equivalent practical experience. Duties and Responsibilities Design and maintain CI/CD pipelines for ML models and services. Build and operate model deployment, serving, and rollback workflows. Implement monitoring, observabilit
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs