Эксплуатировать и масштабировать стек обслуживания: vLLM, LiteLLM как шлюз, и др. Nginx, авторизация по bearer-токену для каждого сервиса.
Проводить нагрузочные тесты на разных GPU и моделях при разной конкурентности и длине контекста и превращать результаты в решения по аппаратному обеспечению и моделям.
Размещать несколько сервисов на ограниченных GPU: квантизация, sleep mode в vLLM и загрузка по требованию, совместное размещение STT/TTS, сервисов эмбеддингов и других моделей/сервисов.
Строить мониторинг, алертинг и наблюдаемость LLM (Prometheus/Grafana, Langfuse), а также отчёты по использованию и затратам по командам.
Автоматизировать деплой: CI/CD в GitLab, версионированные Docker-образы, воспроизводимые окружения с учётом корпоративной TLS-инспекции.
Отвечать за бэкапы, защиту и контроль доступа на GPU-серверах.
Другие задачи связанные с ML
Требования:
От 3 лет в DevOps, SRE или MLOps; минимум 1 год обслуживания LLM или других GPU-моделей в продакшне.
Глубокий практический опыт с vLLM, TGI, SGLang или TensorRT-LLM; понимание KV-кэша, батчинга, tensor parallelism и квантизации (AWQ, GPTQ, FP8).
Уверенные Linux, Docker, драйверы NVIDIA/CUDA, Nginx, сети и TLS.
Нагрузочное тестирование и анализ производительности: пропускная способность, TTFT, перцентили задержки.
Скрипты на Python и Bash; GitLab CI или аналоги.
Будет плюсом
Kubernetes с NVIDIA GPU Operator или Ray Serve.
Опыт совмещения собственных и арендованных облачных GPU.
Пайплайны дообучения (LoRA) и реестры моделей.
Условия:
Оформление трудовых отношений в соответствии с действующим законодательством.
Добровольная медицинская страховка или абонемент в фитнес-клуб Чехов.
27 календарных дней оплачиваемого отпуска в год.
Возможности для обучения и развития сотрудников, корпоративные тренинги.