Островок!Senior MLOps Engineer
Работа в команде поддержки ML-инфраструктуры: развёртывание и эксплуатация кластеров GPU/TPU, ML-сервисов и пайплайнов в production. Обеспечите надёжный training->serving цикл, оптимизацию затрат и мониторинг для бизнес-приложений на основе ML
ГрейдSenior
Опытот 3 лет
Стек
PythonKubernetesPostgreSQLKafkaDockerCUDA / NVIDIA stackMLflowAirflowDVCTritonvLLMRedisPrometheusGrafanaELKArgoHelmTerraformAnsibleS3CVATDoccanoBash
Задачи
- •Поддержка и эксплуатация кластеров GPU/TPU и контейнерной инфраструктуры
- •Развёртывание и сопровождение ML-сервисов и инструментов (MLflow, Airflow, CVAT, Doccano) в production
- •Настройка CI/CD и управление полным ML lifecycle (training -> serving)
- •Аудит и оптимизация инфраструктуры и затрат (batch vs real-time inference)
- •Настройка мониторинга, алертинга и управление железом между потребителями
Обязательно
- •Опыт DevOps от 3 лет или MLOps от 1 года с эксплуатацией продакшен-систем
- •Уверенный Linux: администрирование, отладка, права доступа
- •Коммерческий опыт с Kubernetes и Docker на уровне эксплуатации
- •Опыт работы с GPU-инфраструктурой: CUDA, драйверы, профилирование (NVIDIA stack)
- •Написание скриптов на Python и Bash для автоматизации
- •Понимание жизненного цикла ML-моделей и этапов ML pipelines
- •Опыт с ML Serving и оркестрацией моделей (Triton, vLLM, Airflow или аналоги)
Будет плюсом
- •Опыт с Argo, Helm, Terraform, Ansible, S3
- •Опыт настройки RBAC, Keycloak, LDAP/OAuth и работы с сертификатами
- •Опыт работы с Prometheus, Grafana, ELK и настройкой алертинга
