Senior DevOps Engineer (Kubernetes / GPU / AI Infrastructure)
от 200 000 ₽
Формат
Удалённо
Грейд
senior
География найма
География найма не уточнена
KubernetesDockerGitlabPrometheusGrafanaDnsHelm
Мэтч и сопроводительное
Сравним вакансию с вашим действующим резюме и составим письмо под эту роль.
Описание вакансии
Коротко о роли
🕹 Список обязанностей: Развёртывание и администрирование Kubernetes-кластеров на bare metal. Настройка и оптимизация Docker-контейнеризации.
Задачи:
— Развёртывание и администрирование Kubernetes-кластеров на bare metal.
— Настройка и оптимизация Docker-контейнеризации.
— Разработка и поддержка GitLab CI/CD pipelines.
— Управление NVIDIA GPU и CUDA-инфраструктурой.
— Развёртывание и поддержка ML inference-сервисов (vLLM, Ollama, Triton Inference Server).
— Настройка мониторинга с Prometheus и Grafana.
— Работа с сетевыми сервисами, TLS и DNS.
— Управление Kubernetes-развёртываниями с помощью Helm.
— Администрирование GitLab Container Registry.
Требования:
— Уверенное администрирование Linux (Ubuntu Server).
— Практический опыт работы с Docker и Kubernetes.
— Опыт работы с Helm.
— Уверенное владение GitLab CI/CD и GitLab Container Registry.
— Опыт работы с NVIDIA GPU и CUDA.
— Знание NVIDIA Container Toolkit и Kubernetes NVIDIA Device Plugin.
— Опыт настройки мониторинга Prometheus и Grafana.
— Понимание сетевых технологий, TLS и DNS.
— Опыт эксплуатации GPU-серверов для AI/ML.
— Работа с vLLM, Ollama, Triton Inference Server.
— Понимание CUDA, VRAM, tensor parallelism и особенностей GPU.
— Опыт развёртывания Kubernetes на bare metal.
— Знакомство с NVIDIA DCGM Exporter и Langfuse.
— Опыт подготовки инфраструктуры под требования GDPR.
— Опыт миграции приложений между облачной и локальной инфраструктурой.
Условия:
— Полностью удалённая работа из РФ.
— Полная занятость на долгосрочном проекте.
— Ежемесячная оплата.
— Рассматриваются кандидаты с гражданством РФ.
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.
Из чего сложилась оценка. Нажмите, чтобы узнать подробнее
Понятные задачи
Задачи подробно описаны: развёртывание и администрирование Kubernetes, настройка Docker, поддержка CI/CD, управление GPU и ML сервисами.
Из объявления
Предстоит заниматься развёртыванием и эксплуатацией инфраструктуры на базе Kubernetes с поддержкой NVIDIA GPU для ML/AI-нагрузок. … 🕹 Список обязанностей: Развёртывание и администрирование Kubernetes-кластеров на bare metal. … Настройка и оптимизация Docker-контейнеризации.
Мэтч и сопроводительное
Сравним вакансию с вашим действующим резюме и составим письмо под эту роль.