PLAI — это AI-платформа для ракетных видов спорта (теннис, падел), которая превращает любой корт в умное игровое пространство с видео, аналитикой и турнирами.
Мы строим систему, которая:
- обрабатывает видео с камер в реальном времени
- запускает ML/Computer Vision модели
- масштабируется под тысячи матчей
- объединяет игроков в единую цифровую экосистему
Сейчас ищем DevOps / MLOps инженера, который поможет выстроить инфраструктуру для AI-продукта и масштабировать её.
Чем ты будешь заниматься
- Проектировать и развивать облачную инфраструктуру PLAI (с учётом ML-нагрузок)
- Разворачивать и поддерживать микросервисную архитектуру
- Строить CI/CD и ML pipelines (CI/CD/CT для моделей)
- Автоматизировать деплой и обновление ML-моделей
- Управлять Kubernetes-кластерами (включая GPU workloads)
- Настраивать мониторинг:
- инфраструктуры
- сервисов
- ML-моделей (drift, latency, качество)
- Оптимизировать хранение и обработку видео/данных
- Участвовать в нагрузочном тестировании (включая inference нагрузку)
- Обеспечивать безопасность (данные, модели, API)
- Реагировать на инциденты и повышать стабильность системы
Что важно
- Уверенный опыт с Linux (Ubuntu)
- Практический опыт с Docker и Kubernetes (production)
- Опыт построения CI/CD (GitLab CI или аналоги)
- Опыт работы с облаками (AWS / GCP / Yandex Cloud / Azure)
- Понимание сетей: DNS, балансировка, CDN
- Опыт настройки Nginx под нагрузкой
- Опыт мониторинга (Prometheus / Grafana / ELK / Zabbix)
+ MLOps часть (обязательно):
- Опыт деплоя ML-моделей в production
- Понимание ML pipeline: обучение → валидация → деплой → мониторинг
- Опыт работы с:
- MLflow / Kubeflow / Airflow / аналогами
- Понимание работы с данными:
- versioning данных и моделей
- Опыт работы с GPU (желательно)
- Понимание проблем ML в проде:
- data drift
- model degradation
- latency inference
Будет большим плюсом
- Опыт с computer vision / видео обработкой
- Работа с real-time системами
- Kubernetes Ingress / Service Mesh
- Infrastructure as Code (Terraform / Ansible)
- Опыт настройки CDN / edge (например, Cloudflare)
- Опыт построения data pipelines
Почему это интересно
- Ты строишь инфраструктуру AI-продукта, а не просто backend
- Реальные задачи:
- видео
- computer vision
- real-time inference
- Работа на стыке DevOps + ML
- Высокое влияние на архитектуру
- Быстрый рост → возможность стать Head of Infrastructure
Что мы предлагаем
- Классная команда
- Работа над интересными задачами
- Возможность присоединится к проекту на ранней стадии
- Возможность удаленки
- Хорошая зарплата
P.S. Нам важен ваш энтузиазм и ответственный подход к работе. Мы являемся стартапом с инвестициями, который создает интересный коммерческий продукт, и вклад каждого участника команды в конечный результат играют очень важное значение.
