DevOps Engineer (AI Infrastructure)

Основные обязанности

• Проектировать, строить и поддерживать высокодоступную on-premise инфраструктуру на базе Kubernetes и bare-metal (включая суперкомпьютеры и системы NVIDIA DGX).

• Разрабатывать и поддерживать надёжные CI/CD-пайплайны (например, GitLab CI, Jenkins) для автоматической сборки, тестирования и деплоя всех сервисов.

• Управлять развёртыванием, масштабированием и эксплуатацией основного технологического стека, включая:

  • Бэкенд-микросервисы (FastAPI).

  • AI мульти-агентные системы и платформы для LLM-serving.

  • Кластеры распределённых вычислений (в частности Ray).

  • Системы объектного хранилища (в частности Minio).

• Внедрять и поддерживать комплексные решения для мониторинга, логирования и алертинга (например, Prometheus, Grafana, ELK/Loki) для обеспечения здоровья и производительности систем.

• Управлять оборудованием NVIDIA DGX, включая GPU-драйверы, CUDA и высокопроизводительные сети (например, Infiniband).

• Автоматизировать развёртывание инфраструктуры и управление конфигурациями с помощью IaC-инструментов (например, Ansible, Terraform).

• Тесно работать с AI- и Backend-командами, обеспечивая плавный и надёжный путь от R&D до продакшена.

• Внедрять и поддерживать практики безопасности для on-premise среды, включая сетевые политики, контроль доступа и управление уязвимостями.

Требования

• 1+ год практического опыта в DevOps, SRE или аналогичной роли.

• Экспертный уровень владения Kubernetes (K8s) и контейнерной экосистемой (Docker).

• Подтверждённый опыт администрирования on-premise bare-metal серверных сред. Опыт работы с публичными облаками (AWS, GCP) будет плюсом, но on-premise экспертиза обязательна.

• Сильный опыт работы с CI/CD-инструментами (например, GitLab CI, Jenkins, GitHub Actions).

• Сильный опыт работы с инструментами Infrastructure as Code (IaC) (особенно Ansible, Terraform).

• Глубокое понимание сетевых принципов (TCP/IP, балансировка нагрузки, файрволы, VPC).

• Уверенное владение скриптингом и автоматизацией (например, Python, Bash).

• Опыт работы со стэками мониторинга и логирования (например, Prometheus, Grafana).

Будет плюсом

• Сильный опыт работы с MLOps-инструментами и платформами (например, KubeFlow, MLflow, Seldon Core, KServe).

• Практический опыт управления NVIDIA GPU, CUDA и NVIDIA GPU Operator для K8s.

• Прямой опыт развёртывания и эксплуатации Ray-кластеров.

• Прямой опыт развёртывания и эксплуатации Minio-кластеров.

• Опыт работы с высокопроизводительными сетями (например, Infiniband).

• Опыт работы с распределёнными системами хранения (например, Ceph).