Привет! Мы - команда экспертов по внедрению AI-решений на базе LLM в бизнес-процессы клиентов, а также занимаемся безопасностью ИИ.
Ищем DevOps-инженера с крепкой практической базой, который умеет выстраивать инфраструктуру самостоятельно — от идеи до продакшена. Идеальный кандидат — это hands-on инженер с видением: не просто поддерживает то, что есть, а думает на шаг вперёд. Будет много реальных задач и возможность быстро прокачаться в AI-инфраструктуре.
Чем предстоит заниматься:
- Проектировать и масштабировать Kubernetes-инфраструктуру для on-prem и cloud-окружений (dev/stage/prod)
- Разворачивать и поддерживать inference-инфраструктуру для LLM-моделей на GPU
- Поддерживать GitLab CI/CD и собственные Helm-чарты
- Консультировать DevOps-специалистов заказчика по развёртыванию продукта и готовить клиентские on-prem-сборки
- Развивать observability и диагностировать production-инциденты
Что ждём от кандидатов:
- Уверенная эксплуатация Kubernetes в продакшене: диагностика, PVC, scheduling, probes, secrets
- Helm / Helmfile — управление релизами, шаблоны, мультиокружения
- GitLab CI/CD + Terraform — настраивал и знаешь изнутри
- Observability-стек: Prometheus, Grafana, Loki, OpenTelemetry
- Эксплуатация PostgreSQL, Redis, ClickHouse — миграции, backup/restore, sizing
- Английский: читаешь тех.доку без словаря
Будет плюсом:
- Опыт с GPU-нагрузками в Kubernetes и vLLM / inference-серверами
- Опыт с Yandex Cloud / Cloud.ru
- Навыки сайзинга инфраструктуры (cloud / on-prem)
Что предлагаем:
- Атмосферу стартапа, где решаются актуальные задачи безопасности в AI
- Полная занятость (40 часов в неделю)
- Дружелюбную команду, готовую поддерживать и прислушиваться к твоим идеям
- Профессиональный рост: участие в конференциях, обучение и развитие
