devops engineer

Добавь резюме в профиле, а нейросеть определит твою категорию. Затем ты сможешь генерировать сопроводительные письма для вакансий этой категории

Команда обладает огромным опытом в машинном обучении и речевых технологиях, которые ежедневно используют сотни миллионов людей по всему миру.

Вам нужно будет разворачивать, поддерживать и развивать платформу на основе микросервисов в кластерах Kubernetes на AWS, GCP и локально, работать с сервисами машинного обучения на GPU (Triton Inference Server, vLLM) на RunPod, Scaleway и Nebius, строить и поддерживать Docker-образы, масштабировать кластеры разработки и продакшена, участвовать в отладке развертываний и расследованиях инцидентов, разрабатывать кастомные Helm-чарты, проектировать CI/CD-пайплайны на GitHub и GitLab, обеспечивать комплаенс по SOC 2, управлять доступом через NetBird VPN, развертывать инфраструктуру через Terraform и Ansible, улучшать системы наблюдаемости на Grafana, Prometheus, Loki и ELK, оптимизировать IaC, IAM, наблюдаемость и CI/CD.

• Минимум 5 лет опыта в DevOps или Site Reliability Engineering
• Сильный опыт администрирования Linux
• Обширный опыт развертывания, эксплуатации и масштабирования Kubernetes в облаке и на bare-metal
• Глубокий опыт с одним крупным облачным провайдером (желательно Google Cloud Platform)
• Опыт внедрения SRE-практик и построения стеков наблюдаемости на Grafana, Prometheus и Loki
• Сильное следование принципам GitOps, Infrastructure as Code и CI/CD
• Продвинутые навыки в Terraform, Ansible и Python
• Умение работать в условиях высокой неопределенности, быстро осваивать новые технологии
• Проактивный подход, умение разбираться в продукте за пределами DevOps-задач
• Стратегическое мышление для выбора технологий с учетом долгосрочных целей
• Будет плюсом опыт с ML-инференсом на GPU/CPU

• Конкурентная зарплата выше рыночных стандартов
• Быстрый карьерный рост под руководством опытных специалистов из топовых компаний
• Работа с передовыми технологиями: компьютерное зрение, речевые технологии, понимание естественного языка, генеративный ИИ включая LLM и диффузионные модели
• Крупные клиенты и возможность работать над разными проектами или собственными продуктами
• Предпринимательский дух компании с безопасной средой благодаря большим клиентам и культурой стартапа