MLOps-инженер

Обязанности:

• Конфигурирование и развертывание инфраструктурных компонентов.
• Адаптация и разработка автоматизированных пайплайнов для бизнес-задач (AutoML, LLM, Computer Vision).
• Создание и поддержка пользовательских инструментов для работы в ML-контуре.
• Масштабирование систем и инструментов для управления жизненным циклом моделей ML.
• Проектирование и развитие CI/CD-пайплайнов для AI/ML.
• Оптимизация и развертывание LLM/VLM в продакшене под нагрузкой.
• Обеспечение надежности сервисов, управление масштабированием и состоянием агентов.

Требования:

• DevOps: от 2 лет (Jenkins/GitLab CI, Docker, Kubernetes/OpenShift, Helm).
• ML/MLOps: от 1 года (Airflow, JupyterHub, MLflow, Seldon, CUDA).
• Администрирование Kubernetes: от 2 лет.
• Hadoop, Spark, Kafka, ELK: опыт эксплуатации и настройки.
• Инференс LLM/VLM: оптимизация памяти и скорости генерации с vLLM, Triton Inference Server, SGLang.
• Приветствуется опыт RAG (Retrieval-Augmented Generation).
• Траблшутинг (3-я линия).
• Опыт проектирования self-service CI/CD-пайплайнов для AI-агентов и мультиагентных систем.

Стек:

• Инфраструктура и оркестрация: Kubernetes/OpenShift, Docker, Helm, Jenkins, GitLab CI, Longhorn.
• ML/AI инструменты: JupyterHub/Coder, MLflow, Seldon Core, Airflow, ArgoWF, PyTorch, CUDA.
• Большие данные и стриминг: Hadoop (Spark, HDFS), Kafka, Redis, ELK.
• Базы данных: PostgreSQL, Tarantool.
• CI/CD, DevOps: стандартные пайплайны для AI/ML, автоматизация развертываний и мониторинга.