Загрузи резюме, чтобы видеть мэтчи с вакансиейЗагрузи резюме, чтобы видеть мэтч с вакой
подготовься к отклику
ai-инструменты
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузи резюме
описание
Мы развиваем внутреннюю on-prem AI-платформу, которой пользуется вся компания: собственный inference на GPU, LLM-шлюз, RAG и AI-агенты в защищённом контуре. Приоритет — собственная инфраструктура там, где это критично. Помимо собственных моделей, платформа обеспечивает безопасное использование внешних моделей; при этом работа с моделями и AI-агентами выполняется в изолированной песочнице (sandbox), ограничивающей доступ к файлам, сети и данным.
задачи
Установка, конфигурирование и развитие AI-платформ: веб-интерфейсы для моделей, LLM-шлюзы, оркестрация AI-workflow и агентов, облачные среды разработки (CDE), RAG-платформы
Развёртывание и сопровождение сервисов: контейнеризация (Docker) и оркестрация (Kubernetes)
Развёртывание и запуск новых моделей на сервисах инференса (vLLM и аналогичные) с учётом возможностей GPU, включая оптимизацию и quantization
Безопасные конфигурации (hardening, secure by design) и безопасность платформы: RBAC, secrets management, network policies, изоляция моделей, защита от prompt injection
Обеспечение изолированного и безопасного выполнения моделей и AI-агентов (sandbox)
Автоматизация развёртывания и обновления, управление конфигурациями (IaC, CI/CD, GitOps)
Мониторинг, диагностика и оптимизация производительности; контроль latency, throughput и стоимости инференса
Оценка качества моделей (evals) и наблюдаемость (observability)
Развитие и продвижение использования AI-технологий в компании
Контроль лицензий open-weight моделей и требований compliance
Взаимодействие с командами разработки и инфраструктуры, подготовка документации
Обучение и консультирование сотрудников по работе с AI-инструментами
требования
Высшее образование (техническое)
Опыт работы в роли AI/ML Platform, MLOps или DevOps инженера от 3 лет
Уверенное понимание принципов работы LLM, RAG и векторных баз данных
Опыт развёртывания и эксплуатации сервисов: контейнеризация (Docker) и оркестрация (Kubernetes)
Опыт развёртывания и эксплуатации моделей машинного обучения/LLM на серверных сервисах инференса (vLLM, SGLang, TGI)
Опыт администрирования Linux
Навыки работы с GPU (NVIDIA CUDA, VRAM, оптимизация инференса)
Уверенное владение Python и скриптовыми языками для автоматизации
Опыт построения CI/CD и управления конфигурациями (Ansible, Terraform, Helm)
Понимание принципов информационной безопасности и разграничения доступа (RBAC, secrets management)
Опыт production-эксплуатации: мониторинг, evals, контроль latency, throughput и стоимости
Аналитические навыки и навыки поиска и устранения неисправностей
Английский язык на уровне Intermediate и выше
Будет плюсом: Опыт работы с Open WebUI, LiteLLM, Langflow, RAGFlow, OpenHands и аналогичными; Опыт администрирования Windows Server; Опыт с локальными рантаймами инференса (Ollama, llama.cpp); Понимание MCP и agentic AI; Опыт мониторинга (Prometheus, Grafana) и логирования; Знание принципов fine-tuning и оценки качества моделей; Хорошие коммуникативные и презентационные навыки
условия
Прозрачный карьерный рост: индивидуальный карьерный трек, программы коучинга и менторинга
Возможность внести свой вклад в изменения бизнеса и расширить профессиональную экспертизу
Команда профессионалов, которые поддерживают друг друга и работают на результат
Гибкие начало и конец рабочего дня, возможность работать из офиса или из дома
Корпоративное обучение: более 50 тренингов, доступ к изучению иностранных языков и электронной библиотеке
Забота о сотрудниках: ДМС со стоматологией с первого месяца работы и скидка на ДМС для родственников, 5 оплачиваемых дней в году по болезни без оформления больничного, корпоративный спорт и мероприятия, скидки партнеров, программа психологического здоровья, комфортный и стильный офис
Конкурентная заработная плата, бонусы по итогам финансового года и годовой оценки сотрудника, премии за интенсивную работу и выдающиеся результаты
