Ищется DevOps - MLOps в Райф (грейд: senior, трудоустройство только ИП).

Локация: РФ

Зарплатная вилка: до 400

Требования:

  • Языки: Python, Java, Bash.
  • Оркестрация и CI/CD: Kubernetes (k8s), GitLab CI/CD, Helm.
  • Базы данных и Big Data: PostgreSQL, ClickHouse, Hadoop, Trino, Airflow, Redis.
  • Observability: Grafana, Prometheus, OpenSearch.
  • ML & AI Infrastructure: vLLM, LightLLM, GPU-ноды.
  • Безопасность: Keycloak, OAuth2, HashiCorp Vault.
  • Опыт коммерческой администрирования Linux и управления производственными кластерами Kubernetes.
  • Уверенное владение Helm (написание чартов, управление релизами).
  • Продвинутый опыт построения и поддержки пайплайнов CI/CD (GitLab CI/CD или аналоги).
  • Понимание принципов безопасности: опыт работы с Keycloak/OAuth2, управление секретами через Vault.
  • Глубокие знания в области Observability: стек Prometheus/Grafana, OpenSearch.
  • Навыки написания скриптов для автоматизации (Python, Bash).
  • Опыт от 5 лет.

Чем предстоит заниматься:

  • Администрирование ML-инфраструктуры: поддержка и масштабирование Kubernetes-кластеров с GPU-нодами, развертывание и оптимизация сервисов инференса (vLLM, LightLLM).
  • Развитие CI/CD: проектирование и улучшение пайплайнов в GitLab CI/CD, ускорение сборок.
  • Автоматизация рутины: замена ручных операций на автоматизированные сценарии, разработка ботов и агентов для поддержки команды.
  • MLOps: автоматизация жизненного цикла ML-моделей: от обучения и тестирования до деплоя и мониторинга дрейфа данных.
  • Observability: настройка комплексного логирования, мониторинга и алертинга (Prometheus, Grafana, OpenSearch) для всех компонентов системы.
  • Поддержка инфраструктуры: администрирование серверов команды, обеспечение отказоустойчивости и безопасности.
  • Интеграция агентских систем: участие в разработке, интеграции и деплое автономных агентных систем и LLM-приложений.

Будет плюсом:

  • Опыт поддержки и администрирования Big Data-сервисов: Trino, Airflow, ClickHouse, Kafka, Hadoop, Redis.
  • Опыт разработки внутреннего тулинга и утилит на Python.
  • Опыт оптимизации работы GPU в Kubernetes (device plugins, мониторинг VRAM, планирование задач).
  • Знание принципов работы LLM и фреймворков для их обслуживания.