DevOps-инженер

Команда крупной промышленной компании России ищет DevOps инженера, который горит идеей создавать и разворачивать системы, а не просто их поддерживать.

Обязанности:

• Поддержка и развитие ML-инфраструктуры: Обеспечение бесперебойной работы и масштабирования систем хранения и обработки данных для ML-команды.

• Разработка пайплайнов данных: Реализация, оптимизация и поддержка пайплайнов для подготовки, трансформации и поставки данных для тренировки и инференса ML-моделей.

• Автоматизация MLOps: Автоматизация процессов сборки, тестирования и развертывания (CI/CD) ML-проектов.

• Поддержка сред разработки: Обеспечение стабильности и доступности среды разработки для дата-сайентистов и аналитиков данных.

• Поддержка BI-инструментов: Администрирование и поддержка BI-систем.

• Управление окружениями: Развертывание, конфигурирование и поддержка серверов, виртуальных сред и контейнеров.

• Оптимизация производительности: Работа с распределенными вычислениями и оптимизация производительности ML-моделей.

• Обеспечение безопасности: Применение принципов безопасности и управления данными, в том числе в корпоративных и локальных средах.

• Взаимодействие с командой: Тесное сотрудничество с инженерами, аналитиками данных и data scientists.

• Практический опыт с k8s, развёртывание с 0.
• Опыт работы с инфраструктурой ML-разработки;
• Понимание устройства и принципов работы систем хранения данных.
• Опыт работы с Docker, сборка Docker-контейнеров (включая под GPU Nvidia с PyTorch, TensorFlow, Ultralytics). Опыт работы с Kubernetes (on-premise deployment – плюс).
• Знание принципов CI/CD, опыт работы с инструментами автоматизации и конвейерами.
• Уверенное знание GNU/Linux и опыт администрирования серверов.
• Опыт разработки и сопровождения пайплайнов с использованием оркестраторов (Airflow).
• Умение настраивать и сопровождать системы мониторинга.
• Отличное знание Python и Bash, опыт работы с SQL.
• Опыт работы с ClickHouse, PostgreSQL.
• Опыт работы с Git, MLflow, JupyterHub.
• Навыки коммуникации и эффективного сотрудничества с аналитическими подразделениями.

• Удаленный формат работы
• График: 5/2 ( с 8.30 по 17.30)
• Полный социальный пакет, ДМС со стоматологией, премии, обучение за счёт компании.