Описание вакансии
Задачи:
— Проектирование, развёртывание и развитие инфраструктуры платформы искусственного интеллекта (on-prem и облако): Kubernetes-кластеры, GPU-ноды, storage, сети, безопасность.
— Построение и поддержка CI/CD/CT-пайплайнов для ML-моделей и сервисов: от артефакта DS до продакшн-инференса с откатами и канареечными релизами.
— Интеграция и эксплуатация LLM/ML-сервисов для внутренних команд и рыночных внедрений: упаковка моделей в сервисы, конфигурация autoscaling, SLA, observability.
— Настройка мониторинга и алертинга по инфраструктуре и моделям (метрики ресурсов, latency, ошибки, дрейф данных), реагирование на инциденты, участие в post-mortem.
— Автоматизация ML-пайплайнов: подготовка данных, обучение, переобучение, регистрация моделей, управление версиями и окружениями.
— Поддержка внедрений у клиентов: тиражирование платформенных компонентов, адаптация инфраструктуры под контур заказчика, участие в performance-оптимизации и cost-cutting (GPU/CPU).
Требования:
— Высшее образование.
— Опыт работы: 5+ лет.
— Глубокое понимание жизненного цикла ML-модели: от экспериментов до продакшн-инференса и мониторинга.
— Уверенный Linux, сетевые основы, безопасность, работа с контейнерами и оркестраторами.
— Опыт построения CI/CD-пайплайнов для сервисов и ML-артефактов (Docker images, модели, данные).
— Опыт с LLM/GenAI-платформами: vLLM, TGI, Hugging Face, Triton/ONNX Runtime, оптимизация инференса.
— Опыт построения feature store, model registry, ML pipelines (Kubeflow, MLflow, Airflow, Argo Workflows).
— Работа в гибридной инфраструктуре: on-prem кластеры + публичные облака (T1 Cloud, VK Cloud, Yandex Cloud и др.).
— Понимание cost-optimization: FinOps для GPU/CPU, автобалансировка нагрузок.
— Языки: Python (утилиты, обвязка) / Bash.
— Контейнеризация и оркестрация: Docker, Docker Compose, Kubernetes (Helm, Operators), желательно Kubeflow.
— CI/CD: GitLab CI / GitHub Actions / Jenkins / Argo CD.
— Инфраструктура: Terraform / Ansible, конфигурация Linux-серверов, Nginx, cert-manager.
— Data/ML-инфраструктура: Apache Kafka, Airflow/Argo Workflows, S3-совместимые хранилища, MLflow/Weights&Biases.
— Мониторинг и логи: Prometheus, Grafana, Loki/ELK, Sentry, alertmanager.
Профессиональные навыки:
— Проектирование и развёртывание инфраструктуры платформы ИИ (кластер Kubernetes, storage, сети, security) под LLM/ML-нагрузки.
— Построение воспроизводимых ML-пайплайнов: обучение, валидация, packaging модели, деплой в batch и real-time режимах.
— Настройка мониторинга моделей: метрики качества, дрейф данных, latency/throughput, автоматический rollback и retraining-триггеры.
— Совместная работа с DS/разработчиками и внедренцами: перевод экспериментальных ноутбуков в надёжные сервисы для внутренних и внешних клиентов.
Специализированные программы:
— GitLab / GitHub, Jira / Confluence/Сфера
— Kubernetes ecosystem: kubectl, Helm, K9s, Lens.
— ML-инструменты: MLflow / Weights & Biases, Kubeflow Pipelines / Airflow, model registry.
— Мониторинг: Prometheus, Grafana, Loki/ELK, Alertmanager, Sentry.
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.