Мы находимся на пике роста и прямо сейчас в поиске системного администратора.
Чем предстоит заниматься:
Установка, настройка и обслуживание серверного оборудования (x86, GPU-серверы), систем хранения данных и сетевого оборудования.
Администрирование сред виртуализации: VMware vSphere (ESXi, vCenter) и zVirt (платформа на базе oVirt).
Управление ресурсами ВМ, настройка высокой доступности (HA), миграция (vMotion/Live Migration), работа со снапшотами и бэкапами.
Проброс аппаратных ускорителей (PCIe Passthrough, SR-IOV, vGPU) в виртуальные машины.
Развертывание, масштабирование и траблшутинг кластеров Kubernetes (On-premise).
Подготовка и поддержка GPU-узлов в K8s: установка драйверов, настройка NVIDIA Container Toolkit / NVIDIA Device Plugin.
Управление системами хранения для ML-задач: подключение высокоскоростных хранилищ (NFS, Ceph, Lustre или блочные СХД) к подам Kubernetes (CSI) для хранения тяжелых датасетов и чекпоинтов моделей.
Обеспечение сетевой связности в кластере (Ingress, Network Policies, балансировка).
Мониторинг инфраструктуры и ML-ворклоадов: настройка стека Prometheus + Grafana, сбор логов (ELK/EFK/Loki), контроль утилизации GPU (DCGM Exporter).
Взаимодействие с командами Data Science и MLOps: помощь в упаковке моделей в контейнеры, выделение квот, решение проблем с нехваткой ресурсов.
Чтобы у нас все получилось, тебе нужны:
Готовность работать в г. Альметьевск либо в г. Казань;
Наличие высшего образования (желательно в области информационных технологий).
Опыт администрирования Linux-систем.
Умение писать скрипты для автоматизации рутины (Bash, Python).
Понимание сетевых технологий (TCP/IP, VLAN, Routing, DNS, DHCP).
Готовность к быстрому освоению новых архитектурных решений.
Опыт администрирования серверного оборудования и работы с IPMI / iLO / iDRAC.
Понимание архитектуры и опыт коммерческого администрирования продуктов виртуализации.
Понимание принципов работы аппаратных ускорителей (GPU), работы стека CUDA/cuDNN, опыт установки драйверов NVIDIA (Datacenter/Teslin).
Опыт работы с системами хранения данных (СХД): iSCSI, Fibre Channel, NFS, SMB.
Опыт администрирования K8s.
Понимание архитектуры K8s (etcd, kubelet, API server, scheduler, control-plane).
Опыт работы с Docker.
Понимание принципов планировщика K8s (выделение ресурсов: requests/limits, node affinity, taints/tolerations) для распределения GPU-ресурсов между ML-задачами.
Наличие профильных сертификатов.
Опыт работы с отечественными операционными системами и системами виртуализации.
Опыт работы с oVirt-системами, KVM.
Опыт работы с распределенными файловыми системами (Ceph, GlusterFS).
Опыт работы с системами управления конфигурациями (Ansible, Terraform).
Понимание основ CI/CD (GitLab CI) для деплоя ML-моделей.