DevOps-инженер

В нашей компании открыта позиция ведущего DevOps Engineer / Platform Engineer (ML Infrastructure) в лабораторию интеллектуальных систем службы научно-технических разработок и инноваций. Мы ищем DevOps-инженера, который поможет нам трансформировать текущую инфраструктуру из набора поддерживаемых вручную сервисов в отказоустойчивую автоматизированную платформу. Сейчас у нас есть рабочий набор инструментов (GitLab, ClearML, CVAT), но наша цель — избавиться от рутины, внедрить лучшие практики (S3, SSO, Kubernetes) и выстроить строгий, но удобный CI/CD для команды разработки и ML-инженеров.

Чем предстоит заниматься:

• Контейнеризация и отказоустойчивость: Перевод внутренних сервисов в Kubernetes, настройка механизмов High Availability (HA), самовосстановления и грамотного масштабирования.
• Управление доступами (IAM): Внедрение Identity Provider (IdP) / Single Sign-On (SSO) для полной автоматизации процессов онбординга и офбординга сотрудников (чтобы забыть о ручном заведении пользователей в каждом сервисе).
• Инфраструктура хранения: Проектирование и реализация миграции данных всех сервисов на единое S3-совместимое хранилище (ключевой проект для упрощения бэкапов и повышения надежности).
• Развитие CI/CD (GitLab):
  ◦ Внедрение обязательных проверок качества кода: линтинг и форматирование (PEP8, black, isort, ruff), статический анализ (mypy).
  ◦ Настройка автобилдов десктопных приложений.
  ◦ Интеграция запуска unit-тестов для новых ML-моделей.
  ◦ Внедрение архитектурного контроля (например, через pre-commit хуки или кастомные шаги в CI), чтобы коммиты с нарушением заданных архитектурных правил отклонялись автоматически.
• Администрирование и поддержка: Обеспечение стабильной работы текущего стека (GitLab, Wiki, Planka, ClearML, CVAT), включая траблшутинг (например, устранение ошибок и битых ссылок в ClearML) и аудит процессов резервного копирования.
• Процессы: Помощь во внедрении и первоначальной настройке Jira для упорядочивания рабочих процессов команды.

Нам важно:

• Опыт работы с Kubernetes: уверенные знания архитектуры K8s, опыт контейнеризации сервисов, настройки High Availability (HA), автомасштабирования и механизмов самовосстановления приложений.
• Глубокое понимание CI/CD: опыт построения и оптимизации пайплайнов в GitLab CI/CD, автоматизации сборки (включая десктопные приложения) и тестирования.
• Автоматизация качества кода (QA/Linting): опыт интеграции в CI/CD инструментов статического анализа, линтинга и форматирования кода (пакеты Ruff, Black, Mypy, Isort).
• Управление инфраструктурой хранения данных: практический опыт проектирования, миграции и администрирования S3-совместимых хранилищ, настройки систем резервного копирования и обеспечения отказоустойчивости данных.

Будет плюсом:

• Опыт в роли MLOps / ML Infrastructure: понимание специфики жизненного цикла ML-моделей и опыт администрирования специализированного AI/ML стека (ClearML, CVAT). ◦ Навыки траблшутинга ML-платформ: умение разбираться в ошибках логирования, интеграции данных и разрыва связей/ссылок внутри инфраструктуры машинного обучения.
• Базовые знания Python: способность читать код инфраструктурных скриптов, тестов и конфигураций линтеров для эффективного взаимодействия с командой разработки и ML-инженерами.
• Опыт работы с IAM / Безопасностью: понимание принципов управления доступами, практический опыт внедрения решений Identity Provider (IdP) и протоколов Single Sign-On (SSO)
• Опыт работы с удаленными стендами: внедрение и настройка удаленного стенда на базе одноплатных компьютеров для проверки корректности прошивок.

Условия:

• График работы 5/2;
• Испытательный срок - 3 месяца;
• Официальное трудоустройство, «белая» заработная плата, социальный пакет по ТК РФ;
• Зарплатный проект ВТБ, Сбер;
• Корпоративная программа ДМС (включая стоматологию);
• Обеспечение питания
• Профессиональный и дружный коллектив