Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой — после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Действует программа релокации для сотрудников из других городов РФ и стран Таможенного Союза.
Команда SS-infra занимается развитием и построением инфраструктуры в составе Security Services. Сервис обеспечивает автоматизацию и защиту инфраструктуры для «красных» и «синих» команд, включая тестирование на проникновение, реагирование на инциденты и поиск угроз.
задачи
Проектировать архитектуру AI-систем от прототипа до промышленной эксплуатации;
Внедрять GPU-планировщики для распределения нагрузки на оборудовании;
Проектировать и поддерживать ML-пайплайны для обучения, валидации и деплоя моделей;
Настраивать CI/CD для моделей, включая версионирование данных, моделей и экспериментов;
Осуществлять мониторинг промышленных моделей, включая отслеживание дрейфа и производительности;
Выполнять деплой и оптимизацию LLM и inference-серверов;
Заниматься контейнеризацией и оркестрацией сервисов;
Настраивать CI/CD процессы и IaC;
Обеспечивать мониторинг и наблюдаемость инфраструктуры;
Автоматизировать рутинные операции;
Обеспечивать выполнение требований информационной безопасности;
Вести техническую документацию.
требования
Глубокое понимание процессов обучения, инференса и работы с данными;
Опыт работы с Docker и Kubernetes в промышленной среде;
Уверенное владение Python;
Опыт работы с CI/CD и методологией GitOps;
Глубокие знания Linux;
Опыт работы с Terraform или Ansible;
Опыт построения или управления GPU-кластерами;
Опыт работы с GPU-планировщиками;
Опыт работы с MLflow, Kubeflow или Airflow;
Высшее техническое образование;
Будет плюсом опыт работы с LLM и inference-серверами, знакомство со стеком команды (Gitlab, Nginx, Kafka, RabbitMQ, Elasticsearch, Loki, Grafana, Vault, Keycloak), понимание специфики multi-tenant GPU-шаринга, опыт работы с Talos OS или Flatcar, опыт построения гетерогенной инфраструктуры.
условия
ДМС и страхование жизни с первого месяца;
Оплата мобильной связи;
Обучение: митапы, конференции, сертификации, иностранные языки, курсы по развитию навыков;
Ежемесячная доплата на питание;
Доступ к двум спортзалам и сауне в офисе;
Наличие ресторана и бара в офисе;
Услуги врача и массаж в офисе;
Программа релокации в головной офис для кандидатов из регионов.
.svg)
