Wildberries & RussMLOps Engeneer (Devops)
Команда отвечает за единый MLOps-стек и GPU-инфраструктуру для DS‑команд: разворачивать, стандартизировать Kubeflow/ClearML, строить embedding store и оптимизировать inference‑платформу для повышения утилизации и мульти‑тенантности
ГрейдSenior
Стек
PythonKubernetespgvectorGPU OperatorDCGMKubeflowClearMLMLflowAirflowAnsibleTerraformHelmLinuxbare-metalGo
Задачи
- •Отвечать за GPU‑кластер: драйверы, GPU Operator, мониторинг и планирование ёмкости
- •Выстроить стратегию разделения GPU, квоты и приоритеты в гетерогенной среде
- •Поднять единый Kubeflow и ClearML как стандарт для DS‑команды отдела
- •Оптимизировать inference‑инфраструктуру: автоскейлинг GPU‑нод, bin‑packing и утилизацию
- •Построить embedding store (pgvector, FAISS, qdrant)
- •Переводить потребности DS‑команд в инфраструктурные решения и раскатать платформу с мульти‑тенантностью
Обязательно
- •Глубокое понимание Kubernetes: операторы, scheduling, resource management и GPU в K8s
- •Практический опыт с NVIDIA GPU: драйверы, CUDA‑стек, DCGM, MIG или time‑slicing
- •Опыт развёртывания и поддержки MLOps‑платформ: Kubeflow, ClearML, MLflow, Airflow или их аналоги
- •Опыт работы с Linux и bare‑metal инфраструктурой
- •Опыт с IaC: Ansible или Terraform
- •Опыт работы с Helm
- •Умение разрабатывать инструменты на Python или Go
Будет плюсом
- •Опыт с FAISS
- •Опыт с qdrant
