Актуальные заказы по Cloud Engineer

Senior DevOps engineer

Удаленно
Full-time

Обязанности:

- Развёртывание и сопровождение инфраструктуры в Yandex Cloud с использованием Terraform и CLI.

- Работа в рамках PCI DSS-контура: соблюдение требований, взаимодействие с кураторами и службами ИБ.

- Поддержка Kubernetes-кластеров (managed): Helm, ingress, autoscaling, probes. Управление жизненном циклом приложений. 

- Настройка и эксплуатация CI/CD пайплайнов на базе ArgoCD, GitHub Actions и Jenkins.

- Внедрение и поддержка мониторинга и алертинга: Prometheus, VictoriaMetrics, Grafana, Alertmanager.

- Автоматизация конфигураций и процессов с использованием Ansible, Bash, Python.

- Управление секретами через HashiCorp Vault.

- Сопровождение приложений на Ruby и Java.


Требования:

- Опыт работы с Yandex Cloud: compute, VPC, IAM, KMS, object storage и др.

- Уверенные знания Kubernetes: Helm, ingress, сетевые политики, RBAC.

- Опыт с Terraform и Ansible в продакшене.

- Практический опыт построения и сопровождения CI/CD-процессов.

- Уверенные навыки работы в Linux-среде: администрирование, отладка, автоматизация.

- Понимание принципов работы WAF.

- Навыки работы с Vault или другими системами управления секретами.

- Опыт написания скриптов на Bash / Python.

- Хорошее понимание сетевого стека: TCP/IP, DNS, NAT, балансировка, TLS


Будет плюсом:

- Опыт работы с приложениями на Ruby on Rails и Java.

- Знакомство с observability-стеком: OpenTelemetry, Fluent Bit.

- Понимание аудиторских требований и опыт прохождения проверок на соответствие PCI DSS, ISO 27001 и др.

- Опыт управления инфраструктурой в многоаккаунтной / мультиклаудной среде.


Условия:

- Удалённая работа, гибкий график.

- Прямая коммуникация с разработкой, ИБ и архитектурой.

- Отсутствие избыточной бюрократии.

- Конкурентная зарплата, обсуждается на основе опыта.

Lead ML Engineer

Удаленно
Full-time

Responsibilities 

• Evaluate and adapt state-of-the-art machine learning (ML), computer vision (CV), generative AI, and time series forecasting algorithms to meet product and client objectives. 

• Research, design, and implement innovative ML algorithms for image, video, multimodal, and temporal data. 

• Architect and develop full-stack ML pipelines—from data acquisition and preprocessing to training, evaluation, and deployment in cloud (AWS) or edge environments. 

• Prototype and validate proof-of-concept (POC) solutions for vision, generative AI, and time-series forecasting problems. 

• Translate customer requirements into actionable tasks, ensuring a clear understanding of objectives, scope, and expected outcomes. 

• Analyze structured and unstructured data to uncover trends, patterns, and anomalies. Apply ML and statistical methods for prediction and forecasting. 

• Prepare detailed technical documentation, reports, and presentations for internal and external stakeholders. 

• Communicate complex technical topics effectively to both technical and non-technical stakeholders, including clients and business partners. 

• Lead projects from prototype to production, ensuring scalability, reliability, and performance of solutions. 

• Contribute to internal software development processes and team collaboration initiatives. 


Requirements 

• Strong hands-on experience in delivering ML solutions, including production-grade computer vision and forecasting models. 

• Proven expertise in forecasting and time series data handling (e.g., ARIMA, LSTM, temporal convolutional networks). 

• Proficiency in image and video processing, including segmentation, pose estimation, object detection, and multimodal data fusion. 

• Experience with generative AI models such as diffusion-based text-to-image/video, multimodal LLMs, and prompt engineering. 

• Skilled in reading, interpreting, and applying insights from academic research papers. 

• Expertise in deep learning frameworks like PyTorch or TensorFlow. 

• Strong object-oriented programming skills with clean, production-quality Python code.

• Familiarity with Vision Transformers (ViTs), especially for action recognition, object tracking, and video understanding tasks. 

• Cloud deployment experience, particularly with AWS. 

• Excellent communication skills in English (C1 or higher), both written and spoken. 

• Strong ability to work independently, prioritize tasks, and manage multiple projects simultaneously. 

Nice to Have 

• Master’s or Ph.D. degree in Machine Learning, Computer Science, Mathematics, or a related field.

• Contributions to open-source ML or CV libraries or participation in Kaggle competitions.