О проекте
Aspirity — студия веб- и мобильной разработки из Сибири, специализирующаяся на создании программных решений для международных стартапов и крупных компаний.
Среди клиентов — технологические компании Кремниевой долины, такие как Shoreline и Pinecone, а также лидеры рынков России, Европы и Азии: РУСАЛ, NGenix и Schibsted.
Мы развиваем направление outstaff-сотрудничества и формируем команды, которые работают в продуктах клиентов, оставаясь частью инженерной культуры Aspirity.
Задачи
- Развертывание и поддержка ML-инфраструктуры
- Администрирование Kubernetes-кластеров для ML/AI задач
- Построение и поддержка CI/CD пайплайнов
- Настройка MLflow и Kubeflow (обучение, трекинг, деплой)
- Организация хранения данных и моделей (S3, MinIO)
- Настройка мониторинга и логирования (Prometheus, Grafana, ELK/EFK)
- Автоматизация процессов (Python, Bash)
- Поддержка ML-команд (инференс, деплой моделей, пайплайны)
- Работа с контейнеризацией и оркестрацией (Docker, Kubernetes, Helm)
Требования (must-have)
- Linux — уверенное администрирование
- Сетевые технологии — модель OSI, TCP/IP
- Docker — контейнеризация
- Kubernetes (K8s) — администрирование кластеров
- Helm — управление чартами
- Python — автоматизация, скрипты, сервисы
- Bash — скриптинг
- CI/CD — GitLab CI / Jenkins, Git
- MLflow — lifecycle моделей
- Kubeflow — пайплайны обучения и инференса
- Мониторинг — Prometheus, Grafana, ELK/EFK
- Хранилища — S3 (MinIO / AWS S3)
- СУБД — базовый опыт SQL/NoSQL
- Документация — умение писать и поддерживать
Очень желательно (should-have)
- GPU / инференс — оптимизация (vLLM, Triton, TensorRT, ONNX)
- Apache Airflow — оркестрация пайплайнов
- Seldon / KServe — сервинг моделей
- DVC — версионирование данных и моделей
- Kafka / RabbitMQ — потоковая обработка
- Terraform / Ansible — Infrastructure as Code
- Облачные платформы — AWS (SageMaker), Azure, GCP
- Опыт работы с LLM в production
Будет плюсом (nice-to-have)
- OpenShift, Deckhouse Kubernetes Platform (DKP)
- Векторные БД (Qdrant, Weaviate, PGVector, Milvus, Faiss)
- RAG-пайплайны
- A/B тестирование ML-моделей
- Feature Store, AutoML
- ML-библиотеки (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn) — базовое понимание
- DevSecOps, управление секретами
- Golang
Условия
- Удалённая работа
- Оформление: ТК / ИП / самозанятость
- Современный стек и сильная инженерная команда
- Минимум бюрократии, быстрые решения без лишних согласований
- Возможности для профессионального роста
