Обязанности:
Привет! Мы - команда экспертов по внедрению AI-решений на базе LLM в бизнес-процессы клиентов, а также занимаемся безопасностью ИИ. Ищем DevOps-инженера с крепкой практической базой, который умеет выстраивать инфраструктуру самостоятельно — от идеи до продакшена. Идеальный кандидат — это hands-on инженер с видением: не просто поддерживает то, что есть, а думает на шаг вперёд. Будет много реальных задач и возможность быстро прокачаться в AI-инфраструктуре. Что будешь делать: Проектировать и масштабировать Kubernetes-инфраструктуру для on-prem и cloud-окружений (dev/stage/prod); Разворачивать и поддерживать inference-инфраструктуру для LLM-моделей на GPU; Поддерживать GitLab CI/CD и собственные Helm-чарты; Консультировать DevOps-специалистов заказчика по развёртыванию продукта и готовить клиентские on-prem-сборки; Развивать observability и диагностировать production-инциденты. Что ждём от тебя: Уверенная эксплуатация Kubernetes в продакшене: диагностика, PVC, scheduling, probes, secrets; Helm / Helmfile — управление релизами, шаблоны, мультиокружения; GitLab CI/CD + Terraform — настраивал и знаешь изнутри; Observability-стек: Prometheus, Grafana, Loki, OpenTelemetry; Эксплуатация PostgreSQL, Redis, ClickHouse — миграции, backup/restore, sizing; Английский: читаешь техдоку без словаря. Будет плюсом: Опыт с GPU-нагрузками в Kubernetes и vLLM / inference-серверами; Опыт с Yandex Cloud / Cloud.ru; Навыки сайзинга инфраструктуры (cloud / on-prem). Что предлагаем: Атмосферу стартапа, где решаются актуальные задачи безопасности в AI; Полную занятость (40 часов в неделю); Возможность удаленной работы или гибкий график в офисе; Профессиональный рост: участие в конференциях, обучение и развитие.Похожие вакансии