mlops engineer

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

В рамках направления Искусственного интеллекта команда занимается большими данными, разработкой платформ хранения информации, а также построением аналитических и рекомендательных систем для крупного бизнеса. Вам нужно будет упаковывать модели и inference-сервисы в Docker-контейнеры, оркестрировать и масштабировать сервисы в Kubernetes с GPU и persistent storage, поддерживать production-готовые решения для LLM-инференса вроде vLLM, проектировать и внедрять CI/CD-процессы с GitLab CI или Jenkins включая multi-stage pipeline, rollback и канареечные релизы, настраивать системы observability с Prometheus, Grafana и OpenTelemetry, интегрировать API-сервисы на FastAPI или Flask с фокусом на отказоустойчивость и безопасность, а опционально оптимизировать инфраструктуру под LLM с мониторингом latency и throughput.

• Опыт DevOps или MLOps от 2 лет с эксплуатацией production-систем
• Уверенное владение Docker, написание Dockerfile, multi-stage сборки
• Опыт Kubernetes: манифесты, Persistent Volumes, Ingress, масштабирование
• Настройка аутентификации OAuth2, OIDC, JWT, Keycloak
• Внедрение мониторинга Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, алертинг
• CI/CD с GitLab CI, мультиокружные деплои, canary-релизы
• Python для скриптов, API, FastAPI/Flask
• Опыт LLM-инференса с vLLM
• Будет плюсом выезды к заказчику для установки ПО

• Конкурентная зарплата по итогам интервью, оформление по ТК
• ДМС с телемедициной, стоматологией и поддержкой родственников
• Бесплатное обучение, конференции, карьерные маршруты
• Корпоративные события, спорт, мотоклуб, киберспорт
• Скидки у 100+ партнеров