DevOps/MLOps инженер

Задачи: — развёртывание ML-моделей и AI-сервисов, локальных моделей (LLM, ML-модели) в различных средах; — управление версиями моделей и их хранением (NFS/MinIO); — подготовка окружений для инференса и тестирования моделей; — развёртывание сервисов AI-агентов, чат-ботов и ML-сервисов в Kubernetes и docker compose; — работа с большими моделями и GPU в kubernetes и docker; — CI/CD для ML-сервисов и инфраструктуры; — сборка Docker-образов, npm пакетов, артефактов; — написание и рефакторинг пайплайнов в Azure DevOps; — участие в разработке Dockerfile для ML-сервисов, консультации; — сборка базовых образов; — работа с docker-compose, рантаймами: containerd, Docker, podman; — контроль отсутствия секретов в docker слоях; — эксплуатация и сопровождение Kubernetes-кластеров; — разработка и рефакторинг Helm charts; — работа с TLS/SSL сертификатами и их ротация, в том числе через nginx; — сбор логов контейнеров; — интеграция логов с Elastic/Logstash, с VictoriaMetrics/Prometheus; — управление секретами Kubernetes и HC Vault; — интеграция ML pipeline с CI/CD; — подготовка инфраструктуры для обучения моделей; — диагностика проблем запуска моделей и сервисов; — отладка Kubernetes workload; — оптимизация использования ресурсов (CPU/GPU/RAM); — подготовка технической документации. Требования: — опыт работы DevOps/MLOps инженером; — опыт работы с Kubernetes; — опыт контейнеризации (Docker, docker-compose); — опыт работы с CI/CD. Условия: — полный рабочий день; — можно удалённо.