Senior MLOps Engineer

Ключевые задачи:

• Поддержка кластеров (GPU/TPU), контейнеризации и оркестрации (Docker, Kubernetes);
• Аудит, оптимизация инфраструктуры и затрат (batch vs real-time inference, разграничение проблем железа и кода);
• Настройка мониторинга, алертинга и менеджмент железа между потребителями;
• Развертывание и поддержка ML-сервисов (MLflow, Airflow, CVAT, Doccano) в production;
• Настройка CI/CD для ML-пайплайнов и управление полным ML lifecycle (training -> serving).

Требования:

• Опыт DevOps от 4х лет, MLOps от 1 года;
• Опыт с GPU/TPU инфраструктурой (NVIDIA stack, CUDA);
• Коммерческий опыт с Docker, Ansible, Kubernetes; понимание специфики baremetal;
• ELK, Prometheus, Grafana;
• Опыт с ML Serving (Triton/vLLM/аналоги);
• Postgres, Redis, Kafka.

Будет плюсом, если есть опыт с:

• Python/Bash scripting;
• Облачные платформы (AWS/GCP/Azure/Yandex/Selectel) и Terraform;
• Spark/Hadoop;