Обязанности: - Развивать и поддерживать платформу для запуска ML workloads.
- Администрировать и диагностировать проблемы в Kubernetes-кластере ML платформы.
- Автоматизировать рутинные задачи с помощью инструментов автоматизации - python, ansible и terraform.
- Поддерживать и развивать CI/CD-пайплайны и Helm чарты для ML сервисов.
- Выполнять клиентские заявки высокой сложности в Service Desk, ESMP, Jira.
- Настраивать мониторинг ML инфраструктуры - Prometheus, Grafana, Loki, Zabbix.
- Участвовать в проработке архитектуры будущих ML сервисов со стороны эксплуатации.
- Проводить плановые работы любого уровня сложности.
- Вести документацию в рамках зоны ответственности отдела.
- Вести аварии и составлять планы пост аварийных мер на ML платформе.
Требования: - Опыт администрирования Kubernetes кластеров от одного года.
- Понимание, как работают основные компоненты Kubernetes: kube-apiserver, scheduler, controller-manager, kubelet, kube-proxy, etcd, CoreDNS.
- Практический опыт диагностики проблем в Kubernetes: networking, scheduling, probes, ресурсы, storage, ingress, RBAC, CRD/operators.
- Опыт работы с Helm: написание, модификация, шаблонизация, отладка и проверка чартов.
- Опыт работы с системами автоматизации: Ansible и Terraform.
- Уверенное знание Linux на уровне администратора.
- Понимание сетей в Linux и Kubernetes: routing, iptables/nftables, IPVS, DNS, service discovery, network policies, K8S CNI Calico/Cilium.
- Опыт работы с CI/CD: желателен GitLab CI.
- Понимание Gitops подхода и цикла разработки приложения для k8s.
- Знание одного из языков программирования на среднем уровне: Python или Go.
- Опыт работы с системами мониторинга и логирования: Prometheus, Grafan, Loki, Zabbix или аналоги.
- Умение самостоятельно расследовать сложные технические проблемы, читать логи, метрики, события Kubernetes и исходники/документацию при необходимости.
Будет плюсом
- Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры в Kubernetes.
- Опыт работы с NVIDIA stack: GPU Operator, Network Operator, MIG, vGPU, NCCL.
- Опыт с ML serving/inference технологиями: NVIDIA Triton, vLLM, Transformers, SGLang, TensorRT-LLM.
- Опыт работы с KServe, Knative, Kubeflow.
- Опыт с service mesh/gateway-слоем в k8s: Istio, Envoy Gateway, Gateway API.
- Опыт с storage в Kubernetes: Ceph/Rook.
- Опыт работы с baremetal серверами и облаками.
- Понимание особенностей high-load inference workloads: long-running requests, streaming, autoscaling, GPU scheduling, лимиты ресурсов, latency, throughput.
Что мы предлагаем:
- Стабильный «белый» доход и полноценный соц. пакет;
- Гибкое начало дня и гибридный формат работы (обсуждаем индивидуально с каждым кандидатом);
- Корпоративный университет для внутреннего и внешнего профильного обучения;
- Отличные перспективы карьерного роста – горизонтального и вертикального.
А также для Вас:
- Программа ДМС с обслуживанием в лучших клиниках города;
- Корпоративные команды по футболу, волейболу, бегу, а также скидки на фитнес-абонементы;
- Эксклюзивная программа корпоративных привилегий и скидок Primezone;
- Корпоративная мобильная связь.
Работая вместе с нами, Вы сможете принять участие в амбициозных, крупных проектах, значимых для страны!
