devops инженер платформы искусственного интеллекта

Команда развивает инфраструктуру платформы искусственного интеллекта для внутренних команд, рыночных внедрений и внешних клиентов.

• Проектировать, развёртывать и развивать инфраструктуру платформы искусственного интеллекта в локальных и облачных средах;
• Строить и поддерживать CI/CD/CT-пайплайны для ML-моделей и сервисов;
• Интегрировать и эксплуатировать LLM/ML-сервисы для внутренних команд и рыночных внедрений;
• Упаковывать модели в сервисы, настраивать автомасштабирование, SLA и наблюдаемость;
• Настраивать мониторинг и оповещения по инфраструктуре и моделям;
• Реагировать на инциденты и участвовать в разборе их причин;
• Автоматизировать ML-пайплайны: подготовку данных, обучение, переобучение, регистрацию моделей и управление версиями и окружениями;
• Поддерживать внедрения у клиентов;
• Тиражировать платформенные компоненты и адаптировать инфраструктуру под контур заказчика;
• Участвовать в оптимизации производительности и затрат на GPU/CPU;
• Проектировать и развёртывать инфраструктуру платформы ИИ под LLM/ML-нагрузки;
• Строить воспроизводимые ML-пайплайны для обучения, валидации, упаковки моделей и развёртывания в пакетном режиме и режиме реального времени;
• Настраивать мониторинг моделей, автоматический откат и триггеры повторного обучения;
• Взаимодействовать с аналитиками данных, разработчиками и специалистами по внедрению;
• Переводить экспериментальные ноутбуки в надёжные сервисы для внутренних и внешних клиентов.

• Высшее образование;
• Опыт работы от 5 лет;
• Глубокое понимание жизненного цикла ML-модели от экспериментов до промышленного инференса и мониторинга;
• Уверенное владение Linux, сетевыми основами, безопасностью, контейнерами и оркестраторами;
• Опыт построения CI/CD-пайплайнов для сервисов и ML-артефактов;
• Опыт работы с LLM/GenAI-платформами: vLLM, TGI, Hugging Face, Triton/ONNX Runtime;
• Опыт оптимизации инференса;
• Опыт построения feature store, реестра моделей и ML-пайплайнов;
• Опыт работы с гибридной инфраструктурой: локальные кластеры и публичные облака;
• Понимание оптимизации затрат и FinOps для GPU/CPU;
• Знание Python и Bash;
• Опыт работы с Docker, Docker Compose и Kubernetes, включая Helm и Operators;
• Опыт работы с GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins или Argo CD;
• Опыт работы с Terraform или Ansible, конфигурацией Linux-серверов, Nginx и cert-manager;
• Опыт работы с Apache Kafka, Airflow, Argo Workflows, S3-совместимыми хранилищами, MLflow или Weights & Biases;
• Опыт работы с Prometheus, Grafana, Loki/ELK, Sentry и Alertmanager;
• Будет плюсом GitLab, GitHub, Jira, Confluence, Kubeflow, kubectl, Helm, K9s, Lens, MLflow, Weights & Biases, Kubeflow Pipelines, Airflow, реестр моделей, Prometheus, Grafana, Loki/ELK, Alertmanager, Sentry.

• Условий в вакансии нет