DevOps+MLOps инженер
Работа в компании Т1. Проектирование, развёртывание и развитие инфраструктуры платформы искусственного интеллекта (on-prem и облако), построение CI/CD/CT-пайплайнов для ML-моделей и сервисов, интеграция и эксплуатация LLM/ML-сервисов, настройка мониторинга и алертинга, автоматизация ML-пайплайнов, поддержка внедрений у клиентов.
Обязанности
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; Python (утилиты, обвязка) / Bash; Docker, Docker Compose, Kubernetes (Helm, Operators), желательно Kubeflow; GitLab CI / GitHub Actions / Jenkins / Argo CD; Terraform / Ansible, конфигурация Linux-серверов, Nginx, cert-manager; Apache Kafka, Airflow/Argo Workflows, S3-совместимые хранилища, MLflow/Weights&Biases; Prometheus, Grafana, Loki/ELK, Sentry, alertmanager.
Откликнуться на вакансию свайпом в Telegram
Зарплату работодатель не указал. Ориентир по данным исследований.
Работа DevOps-инженером — все вакансии подборки
Swipe Jobs — поиск работы свайпами в Telegram. Тысячи вакансий из каналов и с сайтов компаний в одной ленте, отклик в один клик прямо в чате с работодателем.