Senior DevOps with Python

Основные требования: — Продвинутые знания в области Kubernetes, включая глубокое понимание жизненного цикла модуля, развертываний, служб, автоматического масштабирования и устранения неполадок, а также практический опыт работы с GKE — Опыт работы с Python, включая автоматизацию, написание сценариев и навыки работы с инфраструктурой — Опыт работы с наблюдаемостью, мониторингом, протоколированием, трассировкой и сравнительным анализом производительности — Практический опыт работы с сервисами GCP, включая GKE, GCS и облачный мониторинг / ведение журнала — Опыт работы с MLOps, включая развертывание и эксплуатацию моделей ML, работу с vLLM или аналогичными платформами и управление рабочими нагрузками на GPU в Kubernetes — Глубокое понимание автомасштабирования с помощью HPA, Metrics Server и базовые знания Cluster Autoscaler — Опыт проектирования и поддержки конвейеров CI/CD с использованием GitHub Actions — Отличные навыки работы с Python для автоматизации, написания сценариев и инфраструктурных задач Чем предстоит заниматься: — Предоставлять согласованные показатели производительности в масштабах всей платформы для всех рабочих нагрузок и команд, выполняющих логический вывод, обеспечивая четкое представление об эффективности системы и узких местах — Проводить стандартизированный межоблачный сравнительный анализ между основными поставщиками Kubernetes для обеспечения надежного сравнения производительности — Поддерживать отчетность руководства с помощью ежемесячных результатов работы в облаке, которые позволяют получать точную информацию и принимать решения на основе данных — Позволять командам проверять новые функции, включая автоматическое масштабирование, планирование, хранение, выделение ресурсов для узлов, оптимизацию vLLM и поддержку ускорителей, используя унифицированные платформы бенчмаркинга, согласованные с OKR организации — Расширять платформу бенчмаркинга, чтобы учесть задержки при запуске и особенности масштабирования для нескольких семейств моделей и конфигураций оборудования — Интегрировать автоматизированные API-интерфейсы бенчмаркинга, информационные панели и конвейеры создания отчетов для упрощения оценки производительности — Сотрудничать с инженерными группами для поддержки повторно используемых компонентов логического вывода, обеспечивая при этом точное планирование, подготовку инфраструктуры и отчетность Что мы предлагаем: — Возможности профессионального и карьерного роста — Поддержка в получении профессиональных сертификатов — Программа наставничества — Медицинская страховка — Участие в корпоративных мероприятиях — Гибкие форматы работы (гибридная/удаленная) — Оплачиваемые отпуска и больничные