Инженер по эксплуатации AI-платформы / AIOps

Департамент информационных технологий Москвы создает и развивает цифровые проекты, которые делают столицу комфортнее, а жизнь горожан — удобнее и мобильнее. Для системы управления столицей технологии — это незаменимый инструмент, который применяется во всех отраслях экономики, городского хозяйства и социальной сферы. А для миллионов горожан — повседневный помощник, который позволяет получать сотни услуг и сервисов в удобном цифровом формате в режиме 24/7.

• Развитие AI-платформы эксплуатации: развитие существующей внутренней системы на базе LLM-агентов, внедрение новых AI-инструментов для помощи L1 (подсказки по контексту задачи, автоматический сбор данных и первичная диагностика инцидентов, генерация ответов по базе знаний), снижение MTTR за счет AIOps.
• Развитие инфраструктуры в корпоративном облаке: планирование и реализация инфраструктурных проектов, миграции, оптимизация затрат на облако, обеспечение отказоустойчивости.
• Перестройка процессов эксплуатации: аудит текущих ITIL-процессов, демонтаж неработающих ритуалов, выстраивание эффективных Incident/Problem/Change Management.
• Координация пула подрядчиков: контроль соблюдения SLA, регламентов взаимодействия, приемка работ, эскалации.
• Координация кросс-системных релизов: планирование, оценка рисков, принятие решений об откатах, проведение Post-mortem.
• Интеграция AI с корпоративным ландшафтом: обеспечение безопасного подключения AI-агентов к ITSM, Confluence, Kubernetes с соблюдением требований информационной безопасности и правила "эшелонированной защиты".
• Создание базы знаний и регламентов: курирование наполнения Confluence и внутренней базы знаний, формирование культуры написания runbook'ов и навыков (skills) для AI-агентов.
• Подготовка и передача инфраструктуры: участие в процессах Service Transition, перехват ИС у вендоров во внутреннюю эксплуатацию.

AIOps и AI-агенты для эксплуатации (Core requirement):

• Практический опыт внедрения AI-ассистентов в IT-операциях: LLM-копайлоты для инженеров, боты для первичного разбора, классификации и умной маршрутизации инцидентов, авто-генерация runbook'ов и подсказок L1 по контексту задачи.
• Понимание архитектуры AIOps-систем: гибридные хранилища знаний, векторный и полнотекстовый поиск, работа с контекстными окнами, интеграция LLM с корпоративными базами данных.
• Опыт работы с современным AI-инструментарием: MCP (Model Context Protocol), Open WebUI, Hermes или аналоги, написание промптов и skills для LLM-агентов, понимание их ограничений (галлюцинации, детерминизм vs креативность).
• Понимание принципов безопасного применения AI в промышленном контуре: RBAC, обязательное согласование, «эшелонированная защита» и т. д.
• Способность спроектировать безопасный пайплайн от сырых до безопасного действия в инфраструктуре.

Управление проектами и подрядчиками:

• Управление инфраструктурными проектами полного цикла.
• Vendor Management: опыт работы с пулом подрядчиков (от 3 одновременно), понимание SLA/OLA, приемки работ, эскалаций и претензионной работы по договорам.
• Умение модерировать: жесткая фиксация договоренностей, контроль сроков, пресечение попыток "размыть" ответственность.

Инфраструктура и DevOps (Enterprise Stack):

• Kubernetes: архитектура K8s-кластеров (в т.ч. self-managed), namespaces, deployments, ingress, resource quotas, network policies, operators.
• CI/CD и IaC: GitLab CI, Jenkins, артефакториумы, откаты (rollback), понимание Ansible.
• Контейнеризация: Docker, понимание жизненного цикла pod'а, troubleshooting CrashLoopBackOff, OOMKilled.
• Брокеры сообщений: Kafka, RabbitMQ — понимание топиков, партиций, dead-letter queue, retention policy.

Базы данных и интеграции:

• PostgreSQ: JSONB, pgvector (для embeddings), полнотекстовый поиск (FTS).
• Объектные хранилища: S3/MinIO — работа с блобами, снапшотами, bare-git репозиториями.
• Интеграция с корпоративными системами.
• Keycloak, OAuth 2.0, OIDC.

Мониторинг и Observability:

• Стек мониторинга: Prometheus, Grafana, Zabbix, ELK/Kibana.
• AIOps для мониторинга: опыт внедрения предиктивного анализа метрик, автоматического поиска аномалий, борьбы с "шумом" алертов (alert fatigue).
• Распределенная трассировка: Jaeger, OpenTelemetry, понимание связи trace_id / correlation_id / log aggregation.
• Способность построить SLO/SLI/SLA для сервисов и самих AI-агентов (включая оценку качества и безопасности их ответов).

ITIL/ITSM и процессы

• ITIL v4: Incident, Problem, Change, Release, Service Catalogue, Service Transition, Post-mortem.
• ITSM-системы: Jira SM, ServiceNow или аналогах. Понимание маршрутизации тикетов, очередей, эскалаций.

Будет большим плюсом:

• Практика разработки кастомных AI-инструментов и MCP-серверов (Python/Go).
• Опыт построения гибридных систем поиска (PG JSONB + S3 + FS + embeddings) для AI-ассистентов.
• Опыт работы с СУБД (ClickHouse) для аналитики и observability.
• Понимание BPMN-движков (Camunda) и оркестрации workflow.

• рыночную зарплату и премии
• драйвовые задачи и ресурсы для их реализации
• Офисный формат работы
• преимущества аккредитованной it-компании
• материальную помощь в случае важных событий в жизни
• корпоративное обучение у топовых провайдеров и доступ к онлайн-библиотеке
• корпоративные тренировки и спортивные активности - бег, футбол, волейбол, баскетбол, теннис и другие
• комьюнити по интересам
• скидки от партнеров на дмс, связь, развлечения, подарки, спорт и т.д.