ml инженер LLM-платформы

Описания нет

• Развертывать и поддерживать LLM-платформу в Kubernetes с использованием Helm, Terraform и K8s Operators;
• Настраивать CI/CD для ML/AI-сервисов, включая обучение, inference и конвейеры данных;
• Автоматизировать рабочие процессы ML в Kubeflow;
• Настраивать и поддерживать мониторинг моделей по latency, drift и метрикам стоимости;
• Управлять конвейерами данных для обучения и inference, включая Kafka, DataLake, объектное хранилище S3 и векторные базы данных;
• Оптимизировать работу GPU-кластера, включая распределённое обучение и эффективное использование ресурсов;
• Обеспечивать безопасность и комплаенс через изоляцию сред, контроль доступа и логирование.

• Опыт работы с Kubernetes и облачными или локальными кластерами;
• Знание Python и инструментов MLOps, включая Kubeflow и Airflow;
• Опыт настройки CI/CD с Jenkins;
• Опыт работы с системами хранения и векторными базами данных, включая Weaviate, Qdrant и PGVector;
• Знания в области мониторинга и логирования, включая Prometheus, Grafana, ELK и OpenTelemetry;
• Будет плюсом понимание принципов работы LLM, GenAI и RAG-систем;
• ❗️Обязательные данные по кандидату при подаче: ❗️ ● ФИО ● Страна+Город ● Грейд ● Ставка ● Дата рождения ● Когда готов стартовать.

• Долгосрочный проект;
• Удалённая работа для кандидатов из РФ или РБ.