mlops engineer

Описания нет

• Проектировать, развёртывать и развивать инфраструктуру платформы искусственного интеллекта (on-prem и облако), включая Kubernetes-кластеры, GPU-ноды, хранилища, сети и безопасность;
• Строить и поддерживать CI/CD/CT-пайплайны для ML-моделей и сервисов от артефакта до продакшн-инференса с откатами и канареечными релизами;
• Интегрировать и эксплуатировать LLM/ML-сервисы, включая упаковку моделей, конфигурацию автоскейлинга, SLA и наблюдаемость;
• Настраивать мониторинг и алертинг по инфраструктуре и моделям, реагировать на инциденты и участвовать в post-mortem;
• Автоматизировать ML-пайплайны, включая подготовку данных, обучение, переобучение, регистрацию моделей и управление версиями;
• Поддерживать внедрения у клиентов, тиражировать платформенные компоненты, адаптировать инфраструктуру под контур заказчика, участвовать в оптимизации производительности и затрат на GPU/CPU.

• Высшее образование;
• Опыт работы от 5 лет;
• Глубокое понимание жизненного цикла ML-модели от экспериментов до продакшн-инференса и мониторинга;
• Уверенное владение Linux, знание сетевых основ, безопасности, работы с контейнерами и оркестраторами;
• Опыт построения CI/CD-пайплайнов для сервисов и ML-артефактов;
• Опыт работы с LLM/GenAI-платформами (vLLM, TGI, Hugging Face, Triton/ONNX Runtime) и оптимизации инференса;
• Опыт построения feature store, model registry и ML-пайплайнов (Kubeflow, MLflow, Airflow, Argo Workflows);
• Опыт работы в гибридной инфраструктуре (on-prem кластеры и публичные облака);
• Понимание FinOps для GPU/CPU и автобалансировки нагрузок;
• Владение Python и Bash;
• Опыт работы с Docker, Kubernetes, GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins, Argo CD, Terraform, Ansible, Nginx, Kafka, S3, Prometheus, Grafana, ELK, Sentry;
• Будет плюсом опыт работы с Kubeflow, Jira, Confluence, Сфера, K9s, Lens, Weights & Biases.

• Условий в вакансии нет