DevOps‑инженер инфраструктуры машинного обучения

Задачи: — Разворачивание компонентов в Kubernetes с использованием Helm и операторов. — Внедрение GitOps-процессов для синхронизации состояния контура с git. — Сопровождение CI-пайплайнов обучения и инференса моделей. — Настройка MLOps-контура, включая MLflow и хранилища артефактов. — Поднятие сервисных зависимостей, таких как PostgreSQL и Kafka. — Построение системы observability на базе VictoriaMetrics и Grafana. — Настройка управления доступом через Istio и OIDC-провайдеры. — Обеспечение соответствия требованиям информационной безопасности. — Разбор инцидентов платформы и сопровождение запуска моделей в продакшн. Требования: — Опыт самостоятельного вывода компонентов в промышленный контур. — Глубокое знание Kubernetes, включая операторов и RBAC. — Практический опыт внедрения GitOps и CI/CD-процессов. — Понимание полного цикла MLOps от обучения до serving. — Опыт работы в банке или в контуре с высокими требованиями к безопасности. — Уверенное владение Linux и навыки диагностики систем.