Сравним вакансию с вашим действующим резюме и составим письмо под эту роль.
Описание вакансии
Задачи:
— Развивать и сопровождать инфраструктуру AI-платформы.
— Разворачивать и поддерживать сервисы в Kubernetes.
— Контейнеризировать приложения и инфраструктурные компоненты с использованием Docker.
— Разрабатывать и поддерживать CI/CD-пайплайны.
— Автоматизировать рутинные операции с помощью Python и Bash.
— Работать с ArgoCD и IaC-инструментами.
— Настраивать мониторинг, логирование и health-checks.
— Работать с persistent storage и S3/object storage.
— Участвовать в эксплуатации AI/ML-сервисов и LLM inference, администрировать AI системы.
— Постепенно осваивать GPU-инфраструктуру и особенности запуска AI-сервисов на GPU.
— Участвовать в развитии внутренних стандартов deployment и эксплуатации AI-сервисов.
— Разбираться в инцидентах и самостоятельно доводить технические задачи до результата.
— Взаимодействовать с архитекторами, разработчиками, специалистами по кибербезопасности, ML-инженерами и системными администраторами.
Требования:
— Уверенное владение Linux и командной строкой.
— Практический опыт с Docker и Docker Compose.
— Базовый практический опыт работы с Kubernetes.
— Понимание основных Kubernetes-объектов: Pod, Deployment, Service, ConfigMap, Secret, Ingress, PVC.
— Опыт работы с Git.
— Понимание принципов CI/CD и практический опыт работы хотя бы с одним CI/CD-инструментом.
— Bash на уровне написания небольших скриптов автоматизации.
— Python на уровне написания automation scripts и небольших сервисных утилит.
— Базовое понимание сетей: TCP/IP, DNS, HTTP/HTTPS.
— Понимание принципов мониторинга и логирования.
— Понимание разницы между файловым, блочным и объектным хранилищем.
— Понимание базовых принципов работы AI/ML-сервисов: model, training, inference, embeddings, LLM.
— Понимание базовых принципов применения мер защиты от киберугроз.
— Будет плюсом: Helm, Ansible, ArgoCD / GitOps, Prometheus / Grafana / Loki, S3 / MinIO, PostgreSQL / Redis, опыт работы с GPU и NVIDIA, NVIDIA Container Toolkit / CUDA, vLLM, SGLang, Triton или другие inference engines, MLflow, Airflow, Kubeflow или другие MLOps-инструменты, RAG, vector databases, embeddings, непосредственный опыт эксплуатации AI/ML или LLM-сервисов, опыт работы в инфраструктурной или DevOps-команде, опыт эксплуатации production-систем, опыт работы с on-premise инфраструктурой, опыт работы с Linux-серверами и Kubernetes-кластерами, понимание принципов отказоустойчивости и масштабирования.
— Английский язык на уровне чтения технической документации.
— Не требуется глубоких знаний ML и разработки нейронных сетей.
— Не требуется самостоятельно обучать модели или разрабатывать ML-алгоритмы.
— Важнее хорошая инженерная база, способность самостоятельно разбираться в проблемах и готовность постепенно углубляться в AI infrastructure.
Условия:
— Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования + премия по результатам KPI.
— Сложные и интересные задачи, современный стек технологий.
— Забота о здоровье: программа ДМС с первых дней работы, включая стоматологию и обслуживание в лучших клиниках города.
— Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярные тренинги, вебинары, митапы и демо-дни.
— Корпоративные предложения от партнёров группы АЛЬФА-БАНК.
— Бесплатная мобильная связь Альфа-Мобайл.
Мэтч и сопроводительное
Сравним вакансию с вашим действующим резюме и составим письмо под эту роль.
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.
Зарплаты и спрос: DevOps
Сейчас в каталоге 1 224 вакансии по этому направлению, удалённо можно работать в 39%.
Зарплата здесь не указана. Медиана по направлению: 275 000 ₽ в месяц. У половины вакансий от 206 000 ₽ до 350 000 ₽ (вакансий с вилкой: 131).
Навыки этой вакансии, которые чаще всего просят по направлению: Grafana (43%), Kubernetes (39%), Docker (29%), Ansible (26%), Python (24%), CI/CD (21%). В скобках доля вакансий направления.
Автоотклики