DevOps Engineer (ML/AI, DevSecOps, MLSecOps)

В ит-командах банка ПСБ и дочерней ИТ-компании ПСБ Лаб уже более 4000 сотрудников. Мы разрабатываем и внедряем финтех-продукты и приложения для клиентов, сопровождаем сложные ИТ-системы банка и входим в тройку цифровых банков России.

В Блоке Информационной безопасности в Департаменте координации защиты информации в Управлении безопасности открыта вакансия для Middle DevOps-инженера (ML/AI, DevSecOps, MLSecOps)

Ключевые задачи:

• Проектирование и сопровождение инфраструктуры для обучения и инференса ML и LLM-моделей.
• Автоматизация CI/CD-пайплайнов разработки ПО и DataScience-команды: сборка ПО, тестирование, сборка образов, тестирование моделей, деплой в различные окружения.
• Работа с GPU-инфраструктурой и управление on-premise GPU-серверами: настройка драйверов ОС, мониторинг, оптимизация использования ресурсов.
• Внедрение практик DevSecOps: сканирование уязвимостей в контейнерах (Trivy), SAST/DAST, управление секретами (HashiCorp Vault), политики сетевой безопасности.
• Обеспечение безопасности ML и AI-пайплайнов (MLSecOps): защита данных, контроль доступа к моделям, мониторинг дрейфа и аномалий.
• Мониторинг и логирование инфраструктуры и приложений (Prometheus, Grafana).

Что важно для нас:

• Опыт администрирования и уверенное владение Linux (AstraLinux).
• Навыки разработки скриптов автоматизации (bash, python).
• Опыт конфигурирования и сопровождения СУБД (Postgres, ClickHouse).
• Уверенное владение Docker, опыт построения CI/CD (GitLab CI / Jenkins / GitHub Actions).
• Понимание основ безопасности: управление доступом, сетевые политики, принципы минимальных привилегий.
• Опыт работы с GPU-инстансами, опыт работы с системами мониторинга (Prometheus, Grafana).
• Базовое понимание жизненного цикла ML-моделей: разница между обучением и инференсом, работа с фреймворками (PyTorch/TensorFlow).
• Понимание основных элементов AI-инфраструктуры (инфраструктура LLM, AI-агенты, MCP-серверы).
• Готовность разбираться в требованиях AI-инженеров и ML-разработчиков (DataScience) и предлагать инфраструктурные решения.

Будет преимуществом:

• Опыт конфигурирования кластеров Kubernetes (helm, операторы, написание манифестов).
• Опыт использования систем управления конфигурацией и знакомство с Infrastructure as code (Ansible, Terraform и т.п.).
• Опыт развертывания и обслуживания LLM (Large Language Models) в продуктивных средах (vLLM, HuggingFace).
• Мониторинг производительности LLM.
• Знание инструментов MLOps: MLflow, DVC.
• Практический опыт внедрения DevSecOps/MLSecOps.

Что предлагаем:

• Официальное оформление в соответствии с ТК РФ.
• График работы: 5/2 с 9:00 до 18:00, сокращенный рабочий день по пятницам до 16:45.
• Гибридный формат работы после испытательного срока (1 день в неделю удаленно).
• Конкурентный уровень дохода.
• Доплата к отпуску и больничному листу.
• «Кафетерий льгот»: ДМС для работника и членов семьи, возмещение затрат на отдых, спортивные услуги, покупки на маркетплейсе «ПСБ Маркет».
• Дополнительные льготы при заключении брака и рождении детей.
• Материальная поддержка в определенных жизненных ситуациях.
• Бесплатная программа поддержки работников: юридические, финансовые и психологические консультации, помощь в бытовых вопросах, автопомощь, корпоративные скидки, профориентация детей работников.
• Возможность профессионального развития и прохождения внутреннего и внешнего профессионального обучения.
• Корпоративная паритетная пенсионная программа.