DevOps / MLOps Engineer / Инженер инфраструктуры

Инфраструктура

• Проектирование и поддержка Kubernetes-кластеров (Yandex Cloud + bare metal)
• Управление Docker-образами, container registry, версионирование
• Настройка балансировщиков нагрузки (Nginx, HAProxy, Yandex ALB)
• IaC - вся инфраструктура через Terraform / Ansible, как правило ничего руками
• Управление сетями, VPN, firewall, DNS, ingress-контроллеры
• Автоскейлинг: HPA, VPA, Cluster Autoscaler под переменную ML-нагрузку
• Планирование и оптимизация ресурсов: железо vs облако, FinOps

CI/CD

• Построение пайплайнов сборки и деплоя (GitLab CI / GitHub Actions)
• Организация окружений: dev, staging, prod с изоляцией и политиками
• Управление секретами: HashiCorp Vault или Yandex Lockbox
• Автоматизация рутины - операторы, скрипты, хелперы

Безопасность

• Сканирование Docker-образов на уязвимости (Trivy, Clair)
• Настройка NetworkPolicy, RBAC, Pod Security Standards в Kubernetes
• Secrets management - ротация, аудит доступа
• Audit logging - кто, что, когда делал в кластере
• Соответствие требованиям 152-ФЗ если применимо к продуктам

Observability

• Мониторинг: Prometheus + Grafana, настройка дашбордов и алертов
• Логирование: Loki / ELK, structured logging для всех сервисов
• Distributed tracing: Jaeger или OpenTelemetry
• Определение и отслеживание SLA / SLO / SLI для критичных сервисов
• Runbook'и для всех типовых инцидентов

Disaster Recovery

• Бэкапы etcd и всех stateful-компонентов
• Стратегия восстановления кластера, прописанные RTO и RPO
• Нагрузочное тестирование инфраструктуры, chaos engineering
• Post-mortem культура — разбор инцидентов без поиска виноватых

MLOps

• Деплой и обслуживание ML-моделей в Kubernetes (Triton, BentoML, FastAPI)
• Настройка ML-платформы: MLflow, DVC - версионирование моделей и датасетов
• Оркестрация ML-пайплайнов: Airflow, Prefect или Argo Workflows
• Мониторинг качества моделей в проде: data drift, latency, throughput
• GPU-ресурсы: планирование, квоты, профилирование утилизации
• Воспроизводимость экспериментов совместно с ML Engineer
• Процесс деплоя моделей - от артефакта до продакшн-эндпоинта.

Документация и процессы

• Документирование всей инфраструктуры - архитектурные схемы, ADR
• Runbook'и для команды: как деплоить, как откатить, что делать при инциденте
• Onboarding новых разработчиков в инфраструктуру
• Участие в техническом планировании и оценке задач

Обязательно

• Kubernetes - продакшн опыт: деплой, отладка, масштабирование, RBAC, сетевые политики
• Docker - оптимизация образов, multi-stage builds, registry
• CI/CD - GitLab CI или GitHub Actions, реальные пайплайны в проде
• Linux - администрирование: сеть, диски, процессы, systemd, производительность
• Terraform или Ansible - IaC в продакшне
• Мониторинг: Prometheus + Grafana, настройка алертов, SLO
• Безопасность: понимание RBAC, secrets management, сканирование образов
• Сети: TCP/IP, балансировка, ingress, базовый service mesh
• Облака: Yandex Cloud или AWS / GCP (опыт в крупном облаке засчитывается)

MLOps специфика

• Понимание жизненного цикла ML-модели - обучение, валидация, деплой, мониторинг
• Опыт деплоя моделей в прод в любом виде
• GPU-серверы: драйверы, CUDA, планирование нагрузки
• MLflow, Airflow или любые аналоги - реальный опыт

Дополнительно

• Опыт с Yandex Cloud DataSphere или Managed Kubernetes
• Python - скрипты, операторы, автоматизация
• Argo Workflows или Kubeflow
• Опыт с chaos engineering (Chaos Mesh, Litmus)
• FinOps практики - теги, бюджеты, отчёты по утилизации.

В Dogma Вас ждут:

• Работа в крупном строительном холдинге федерального уровня;
• Официальное оформление по ТК РФ с первого рабочего дня (стабильная белая заработная плата с выплатами 2 раза в месяц, оплата больничных листов, ежегодные отпуска);
• Формат и место работы - гибрид, ул.Садовая-Кудринская, 1;
• График работы 5/2 с 09.00 до 18.00;
• Корпоративная программа лояльности для сотрудников Best Benefits – скидки от партнёров;
• Скидки для сотрудников на приобретение недвижимости компании от 4% до 7%;
• Всё для эффективной и качественной работы: профессиональная техника, мобильный телефон и корпоративная сотовая связь;
• Возможность обучения и развития в рамках корпоративного университета компании (тренинги, мастер-классы, онлайн-обучение);
• Корпоративные подарки детям сотрудников к Новому году и объединяющие корпоративные мероприятия;
• Безграничные возможности кросс-функционального взаимодействия и участия в крупных проектах для расширения профессиональной экспертизы;
• Отличная команда профессионалов с комфортной и дружелюбной рабочей атмосферой.