MLOps Engineer

• Проектирование, развёртывание и развитие инфраструктуры платформы искусственного интеллекта (on‑prem и облако): Kubernetes‑кластеры, GPU‑ноды, storage, сети, безопасность.
• ​Построение и поддержка CI/CD/CT‑пайплайнов для ML‑моделей и сервисов: от артефакта DS до продакшн‑инференса с откатами и канареечными релизами.
• ​Интеграция и эксплуатация LLM/ML‑сервисов для внутренних команд и рыночных внедрений: упаковка моделей в сервисы, конфигурация autoscaling, SLA, observability.
• ​Настройка мониторинга и алертинга по инфраструктуре и моделям (метрики ресурсов, latency, ошибки, дрейф данных), реагирование на инциденты, участие в post‑mortem.
• ​Автоматизация ML‑пайплайнов: подготовка данных, обучение, переобучение, регистрация моделей, управление версиями и окружениями.
• Поддержка внедрений у клиентов: тиражирование платформенных компонентов, адаптация инфраструктуры под контур заказчика, участие в performance‑оптимизации и cost‑cutting (GPU/CPU).

• Высшее образование.
• Опыт работы: 5+ лет.
• Глубокое понимание жизненного цикла ML‑модели: от экспериментов до продакшн‑инференса и мониторинга.
• ​Уверенный Linux, сетевые основы, безопасность, работа с контейнерами и оркестраторами.
• ​Опыт построения CI/CD‑пайплайнов для сервисов и ML‑артефактов (Docker images, модели, данные).
• Знания и навыки (желательные):
• Опыт с LLM/GenAI‑платформами: vLLM, TGI, Hugging Face, Triton/ONNX Runtime, оптимизация инференса.
• ​Опыт построения feature store, model registry, ML pipelines (Kubeflow, MLflow, Airflow, Argo Workflows).
• Работа в гибридной инфраструктуре: on‑prem кластеры + публичные облака (T1 Cloud, VK Cloud, Yandex Cloud и др.).
• ​Понимание cost‑optimization: FinOps для GPU/CPU, автобалансировка нагрузок.
• Требования к личным качествам: ответственность, фокус на результат.
• Знание иностранного языка (уровень): английский - от B2

Знание стека:

• Языки: Python (утилиты, обвязка) / Bash.
• ​Контейнеризация и оркестрация: Docker, Docker Compose, Kubernetes (Helm, Operators), желательно Kubeflow.
• ​CI/CD: GitLab CI / GitHub Actions / Jenkins / Argo CD.
• ​Инфраструктура: Terraform / Ansible, конфигурация Linux‑серверов, Nginx, cert‑manager.
• ​Data/ML‑инфраструктура: Apache Kafka, Airflow/Argo Workflows, S3‑совместимые хранилища, MLflow/Weights&Biases.
• ​Мониторинг и логи: Prometheus, Grafana, Loki/ELK, Sentry, alertmanager.

Профессиональные навыки:

• Проектирование и развёртывание инфраструктуры платформы ИИ (кластер Kubernetes, storage, сети, security) под LLM/ML‑нагрузки.
• ​Построение воспроизводимых ML‑пайплайнов: обучение, валидация, packaging модели, деплой в batch и real‑time режимах.
• ​Настройка мониторинга моделей: метрики качества, дрейф данных, latency/throughput, автоматический rollback и retraining‑триггеры.
• ​Совместная работа с DS/разработчиками и внедренцами: перевод экспериментальных ноутбуков в надёжные сервисы для внутренних и внешних клиентов.

Специализированные программы:

• GitLab / GitHub, Jira / Confluence/Сфера
• Kubernetes ecosystem: kubectl, Helm, K9s, Lens.
• ​ML‑инструменты: MLflow / Weights & Biases, Kubeflow Pipelines / Airflow, model registry.
• ​Мониторинг: Prometheus, Grafana, Loki/ELK, Alertmanager, Sentry.