Обязанности:
Команда работает над созданием API-сервисов для ML-моделей, деплойментом в контейнеризованной инфраструктуре с использованием OpenShift. В стеке активно используются PyTorch, scikit-learn, FastAPI, Docker и Python. В проекте необходимо решать задачи быстрого, безопасного и масштабируемого получения качественных синтетических данных для тестирования, аналитики, машинного обучения и других бизнес-задач, где требуется работа с большими объёмами данных без риска раскрытия конфиденциальной информации. Задачи развивать и поддерживать инфраструктуру для обучения и эксплуатации _ML_-моделей автоматизировать процессы сборки, тестирования и доставки сервисов генерации синтетических данных обеспечивать высокую доступность масштабируемости и отказоустойчивости сервисов внедрять и развивать практик DevOps / DataOps в команде взаимодействовать с разработчиками, _ML_-инженерами и аналитиками для оптимизации рабочих процессов. Требования глубокие знания Linux: уверенное администрирование, работа с сетью ( iptables, nftables ), диагностика производительности экспертиза в Kubernetes/OpenShift: умение не только разворачивать кластеры, но и настраивать их: управление квотами, troubleshooting сложных проблем владение GitOps-инструментами: глубокое понимание ArgoCD или аналогичных инструментов. Умение писать и поддерживать сложные пайплайны развёртывания автоматизация (Ansible/Python/Golang): опыт написания ролей Ansible для сложной конфигурации. Навыки программирования на Python или Golang для создания собственных инструментов автоматизации. cетевые технологии и безопасность: глубокое понимание работы Service Mesh ( Istio ). Опыт внедрения mTLS, настройки политик авторизации; навыки работы с инфраструктурой открытых ключей ( PKI ), понимание принципов работы сертификатов; опыт настройки систем сбора логов и метрик ( ELK, Prometheus, Grafana ) инструменты сборки: знание лучших практик создания контейнеров ( Dockerfile ), опыт работы с _distroless_-образами hashiCorp Vault: опыт внедрения и администрирования, настройка секретов, интеграция с CI/CD и приложениями jenkins: опыт настройки и поддержки сложных пайплайнов ( pipelines ), интеграция с системами контроля версий и инструментами автоматизации kubernetes + Istio Service Mesh: опыт развёртывания и эксплуатации Istio в Kubernetes, настройка политик безопасности, маршрутизации, мониторинга postgreSQL: администрирование, оптимизация производительности, резервное копирование и восстановление, репликация hive: опыт работы с хранилищами данных, написание и оптимизация запросов, интеграция с экосистемой Hadoop bash: написание сложных скриптов для автоматизации задач администрирования и DevOps-процессов. Мы предлагаем комфортный современный офис:г Москва, наб.Новоданиловская 10 (БЦ Даниловский Форт, ДФ), рядом с М.Тульская, Верхние котлы возможность выбрать удобный график – офис/гибрид ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.Похожие вакансии