DevOps-инженер (инфраструктура ML/AI-сервисов)

​​​​​Почему у нас тебе понравится:

• Большой пул проектов — сможешь переходить в разные команды и не выгорать от однообразия;

• Только крупные известные бренды — ты приобретешь бесценный опыт разработки/управления разработкой продукта или сервис для крупного банка, завода или авиакомпании;

• Прозрачные понятные процессы — будешь заниматься только своей любимой разработкой, а не часами разбираться “что здесь происходит”;

• Внимательный и тщательный онбординг в компанию;

• Компенсация на обеды в кафе и ресторанах, а также большой выбор скидок от партнеров (скоро расширим список в новых городах присутствия);

• Проводим яркие мероприятия, на которых можно уйти в отрыв и отдохнуть по полной.

IBS Dunice — это команда опытных разработчиков, тестировщиков, аналитиков, дизайнеров и менеджеров. Мы создаем веб-сервисы и мобильные приложения, которыми пользуются миллионы! В компании уже больше 350 человек.

Задачи:

• Создать и развивать инфраструктуру для сервисов, использующих ML/AI-модели (GPU-сервера, контейнеризированные сервисы, кластер Kubernetes).

• Автоматизировать процессы поставки: CI/CD-пайплайны для обучения, тестирования и деплоя сервисов.

• Настраивать мониторинг сервисов и инфраструктуры (Prometheus, Grafana), включая метрики качества моделей и данных.

• Интегрировать инструменты контроля качества данных и стабильности сервисов (Evidently, Deepchecks).

• Оптимизировать производительность сервисов инференса: latency, throughput, масштабирование под нагрузку.

Требования:

• Уверенный опыт работы DevOps/SRE/Platform-инженером.

• Глубокие знания Linux, Docker, Kubernetes, сетевых основ.

• Опыт построения CI/CD (Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions и/или Ansible).

• Понимание принципов работы сервисов для инференса моделей (REST/gRPC, батчинг, ресурсы GPU/CPU).

• Опыт эксплуатации распределённых систем.

• Навык работы с ML-пайплайнами: хранение артефактов, версияция, автоматизация, отслеживание экспериментов (MLflow, Airflow).

• Опыт настройки мониторинга (Prometheus + Grafana).

Будет плюсом

• Опыт развёртывания или эксплуатации платформ для ML-оркестрации: Kubeflow, MLflow, Airflow.

• Опыт работы с inference-серверами (vLLM, TGI, Triton) как с приложениями, а не обязательно понимание внутренних ML-алгоритмов.

• Опыт настройки data/feature-quality checks (Evidently, Deepchecks).

• Понимание базовых концепций ML-моделей: обучение - валидация - деплой - мониторинг

Организационные вопросы:

• График работы: с 9 до 18;
• Оформление: по ТК РФ;
• Бонусы от работы в аккредитованной IT-компании: IT-ипотека и отсрочка от армии;
• Работа из офиса или удаленно на выбор.

После отклика с тобой свяжется наш рекрутер. Проведет предварительный скрининг, ответит на все вопросы и организует техническое интервью (если по требованиям всё ок).