Формат работы

Офис или гибрид в Москве.

Основные задачи

• Конфигурировать системы разработки, тестирования, средств автоматизации и ИТ-инфраструктуры.
• Оборачивать код в Docker-образы и развертывать контейнеры в Kubernetes.
• Разворачивать различные сервисы.
• Поддерживать инфраструктуру.
• Обеспечивать мониторинг и выявлять узкие места в работе систем.
• Создавать и внедрять MLOps-практики (стенды, процессы, DevOps) для исследований в направлениях RL, инференса LLM: среды разработки, тестирования, инференса и мониторинга моделей в различных режимах работы (Batch, Streaming) и использования ресурсов (CPU, GPU).
• Настраивать инструменты отслеживания жизненного цикла моделей (ClearML, MLFlow, DVC и т.п.).
• Развивать LLMOps-практики (эффективный инференс LLM для ChatGPT-like решений).

Требования к кандидату

• Опыт работы в качестве DevOps/MLOps/MLE не менее 2 лет.
• Опыт развёртывания и использования MLOps-инструментов (ClearML, DVC, MLflow и т.п.).
• Уверенные знания Linux.
• Уверенные знания Bash или любого скриптового языка.
• Опыт построения CI/CD-процессов.
• Понимание принципов масштабирования и обеспечения отказоустойчивой инфраструктурыОпыт работы с системами мониторинга (ELK / EFK, PLG).
• Опыт работы с Docker, Docker Compose, k8s.
• Опыт работы с Gitlab и/или Jenkins, Nexus, BitBucket или другие инструменты DevOps.
• Опыт работы с SCM (Puppet, Ansible, др.).