на главную
hh•1 ч. назадСвежая вакансияОпубликована сегодня на hh.ru. Свежая — до 5 дней, умеренная — 6–14 дней, долгая — от 15 дней. Дата берётся с сайта-источника.Прямой отклик

DevOps/MLOps-инженер

Гибрид МоскваВ офисе МоскваГибридный форматДМС со стоматологиейКвартальные бонусыОплата обучения

Навыки и технологии

API и сетевые протоколыAnsibleDockerGrafanaPythonKubernetesGitLab CI/CDPrometheus

Ключевая задача

Построить и поддерживать инфраструктуру внутренних ИИ-сервисов и LLM-инференса on-premise: CI/CD, IaC, Kubernetes, оптимизация vLLM на GPU.

Описание вакансии

Обязанности

1. Инфраструктура и доставки:

  • Проектирование, развёртывание и поддержка CI/CD-конвейеров в GitLab CI для AI-сервисов.
  • Автоматизация инфраструктуры с использованием Ansible; внедрение GitOps-подходов (Argo CD или Flux) при переходе на Kubernetes.
  • Управление контейнерными средами: Docker, Kubernetes (кластеризация, масштабирование, обновления).
  • Настройка мониторинга (Grafana + Prometheus), алертинга и лог-агрегации.
  • Разработка скриптов и утилит на Python / Bash для автоматизации рутинных задач.

2. LLM-инфраструктура (ключевая часть роли):

  • Развёртывание, поддержка и оптимизация инференса LLM на vLLM: управление GPU-ресурсами, тюнинг производительности (--gpu-memory-utilization, --tensor-parallel-size, --max-num-seqs, квантование AWQ/GPTQ/FP8), prefix caching, масштабирование под нагрузкой.
  • Нагрузочное тестирование и бенчмаркинг моделей (TTFT, throughput, inter-token latency), балансировка трафика между инстансами инференса.
  • Управление жизненным циклом моделей: версионирование, канареечные релизы, rollouts, откат обновлений.
  • Обеспечение надёжного и безопасного развёртывания моделей в продакшн совместно с разработчиками AI-моделей и дата-инженерами.
  • Участие в планировании и реализации практик MLOps (реестр моделей, воспроизводимость развёртывания).
  • Обучение коллег культуре DevOps, создание документации (runbook'и, эксплуатационные гайды).

Требования

  • vLLM: опыт эксплуатации в продакшн — тюнинг производительности (--gpu-memory-utilization, --tensor-parallel-size, --max-num-seqs, квантование), работа с GPU-ресурсами, бенчмаркинг (TTFT, throughput).
  • GPU-администрирование: опыт работы с NVIDIA GPU-серверами — драйверы, CUDA, nvidia-container-toolkit.
  • Контейнеризация: уверенное владение Docker; опыт развёртывания Kubernetes-кластера с нуля (deployment, service, ingress, RBAC) — планируем внедрять K8s для внутренних ИИ-сервисов.
  • CI/CD: построение и поддержка конвейеров в GitLab CI (pipelines, runners, переменные).
  • Infrastructure as Code: Ansible (playbooks, роли, идемпотентные конфигурации).
  • Мониторинг и алертинг: настройка Grafana + Prometheus (сбор метрик, построение дашбордов, правила оповещений); опыт мониторинга GPU-нагрузок (DCGM-exporter и т.п.).
  • Скриптинг: уверенное написание утилит и автоматизации на Python и Bash (GPU-мониторинг, нагрузочные скрипты, обвязка CI/CD).
  • Операционные системы: уверенная работа в Linux (Ubuntu), базовые навыки администрирования.
  • Сетевые основы: понимание TCP/IP, базовых принципов firewall.
  • Безопасность CI/CD: управление секретами (GitLab CI secrets), сканирование образов, best practices по безопасности в конвейерах.

Будет плюсом:

  • GitOps: практический опыт работы с Argo CD или Flux, настройка автоматической синхронизации инфраструктуры.
  • Опыт эксплуатации Triton Inference Server в продакшн.
  • Понимание факторов, влияющих на latency/throughput LLM-инференса (PagedAttention, continuous batching, KV-cache, квантование и его trade-offs).
  • Управление секретами через Vault.
  • Опыт работы с on-premise / bare-metal GPU-инфраструктурой (без управляемых облаков).
  • Знакомство с MLOps-инструментами: MLflow, DVC, KServe/Ray Serve.
  • Опыт GPU Operator / MIG в Kubernetes.

Условия

  • Создание инфраструктурного направление с нуля. Ваши архитектурные решения напрямую определяют скорость и качество вывода в продакшн новых сервисов.
  • Возможность внедрять лучшие практики (GitOps, Kubernetes, MLOps) без необходимости поддерживать устаревшие системы и legacy-код.
  • Официальное трудоустройство по ТК РФ с первого рабочего дня (у компании есть IT-аккредитация).
  • Прозрачная система оплаты: фиксированный оклад + квартальные бонусы по результатам + годовая премия.
  • Стандартный график 5/2: рабочий день с 10:00 до 18:30, но мы гибкие и начало можно сдвинуть по договорённости.
  • Гибридный формат работы после испытательного срока (2-3 дня работы удалённо).
  • Удобный офис в шаговой доступности от м.Преображенская площадь.
  • Расширенный ДМС со стоматологией: полис оформляется на сотрудника и его детей после 3 месяцев работы.
  • Развитие и обучение: у каждого новичка есть персональный куратор, который помогает адаптироваться и успешно пройти испытательный срок. Также у нас есть внутренняя библиотека, оплата участия в профильных конференциях, внутренние и внешние обучающие мероприятия.
  • Умеем отдыхать: проводим корпоративы 2 раза в год, ходим на экскурсии, устаиваем мастер-классы и другие активности.
  • Любим спорт: футбол, волейбол, настольный теннис, шахматный клуб, участвуем в «Гонке Героев» и велозаездах.
  • Внутренняя мотивация: у нас есть своя корпоративная валюта, которую можно получать за активность и обменивать на крутой мерч.