Aston — аккредитованная аутсорсинговая IT-компания, работающая с 2007 года. Наш штат насчитывает 2500+ специалистов. Мы разрабатываем программное обеспечение и IT-решения в сферах Finance, Healthcare, eCommerce, IoT, Media, Big Data, ML и многом другом.

Предлагаем присоединиться в роли DevOps Engineer и работать над проектом заказчика.

Заказчик — это часть экосистемы крупнейшего банка РФ и Восточной Европы, управляющая маркетинговыми проектами для самого банка и внешних крупных клиентов. Заказчик стремимся создавать новые возможности, используя все ресурсы обширной экосистемы.

Почему это будет интересно?

Требования:

  • опыт работы в роли DevOps Engineer от 3-х лет;
  • уверенное владение Docker и системами оркестрации контейнеров (Kubernetes);
  • опыт работы с системами управления конфигурациями (Ansible, ArgoCD) и инструментами IaC (Terraform);
  • понимание принципов построения CI/CD пайплайнов (GitLab CI / Jenkins);
  • умение работать с системами мониторинга и логирования (Prometheus/VictoriaMetrics, Grafana, Loki/ELK);
  • знание основ администрирования Linux и сетевое взаимодействие в микросервисной архитектуре;
  • готовы разбираться в новых технологиях (мультиагентные фреймворки, RAG, MCP) и предлагать улучшения.

Обязанности:

  • участвовать в проектировании и эксплуатации мультиагентной среды; исполнения на базе SberWorks и современных агентных фреймворков;
  • обеспечивать надежность и отказоустойчивость единого CI/CD конвейера для AI-агентов;
  • автоматизировать процессы онбординга и обновления агентов, приближая команды к цели 100% автоматизации (Zero-touch operations);
  • разрабатывать и поддерживать пайплайны непрерывной интеграции и доставки, адаптированные под специфику AI PDLC;
  • внедрять практики Infrastructure as a Code (IaC) для управления средой исполнения агентов;
  • автоматизировать регистрацию артефактов агентов и их версионирование;
  • обеспечивать бесшовную интеграцию AI HUB со смежными системами: OneWork IDP, SberSpace, MCP;
  • настраивать мониторинг производительности агентов и инфраструктуры, интегрировать ключевые метрики (Time to First Agent, Lead Time) в дашборд IDP;
  • готовить инфраструктуру к масштабированию: от поддержки пилотных команд до 90% охвата всех новых AI-агентов в 2026 году;
  • помогать командам в онбординге их агентских решений на платформу, консультировать по best practices;
  • участвовать в миграции существующих внутренних агентских решений из пилотных команд в единую среду AI HUB;
  • собирать обратную связь от первых пользователей для доработки CI/CD конвейера и инфраструктуры.