MLOps-инженер
Описание
Вам предстоит заниматься: Вывод ML/LLM-моделей в промышленную эксплуатацию: упаковка, деплой и сопровождение инференс-движков (vLLM, Triton Inference Server, BentoML) на Kubernetes (CPU/GPU); развитие и поддержка ML-инфраструктуры на базе Kubernetes: GPU-ноды, Helm, автоскейлинг, маршрутизация трафика, управление ресурсами; автоматизация жизненного цикла модели: CI/CD для ML-пайплайнов, сборка образов, публикация артефактов, канареечные релизы, A/B-тесты и откаты; эксплуатация RAG-пайплайнов и векторных баз данных (Qdrant, Milvus, pgvector), их мониторинг и оптимизация; развитие мониторинга ML-систем: Prometheus + Grafana, метрики сервинга, качество моделей, дрейф данных и деградация поведения моделей; трекинг экспериментов и Model Registry (MLflow / ClearML), версионирование кода, данных и моделей, обеспечение воспроизводимости ML-процессов; внедрение практик MLSecOps: LLM Guardrails, OWASP Top 10 for LLM, подпись моделей, контроль доступа к registry, детекция аномалий; сканирование уязвимостей (Trivy, SAST/DAST/SCA, tfsec/checkov), управление секретами (HashiCorp Vault), настройка сетевых политик; оптимизация использования вычислительных ресурсов (GPU) с учетом надежности, производительности и стоимости (FinOps); обеспечение SLA/SLO, реагирование на инциденты, участие в post-mortem, подготовка технической документации. Мы ждем от Вас: Образование: Высшее техническое образование Опыт работы: 2-4 года, из них опыт эксплуатации ML/LLM-инфраструктуры — от 1 года Уверенный Python (ООП, типизация, асинхронность) и Bash, администрирование Linux; Docker (multistage build) и Kubernetes (Helm, HPA, ingress, storage, observability), GPU-инфраструктура (драйверы, CUDA Toolkit, MIG, nvidia-container-toolkit); инференс-движки: vLLM, Triton Inference Server, BentoML или аналогичные решения; CI/CD: GitLab CI / GitHub Actions, GitOps (ArgoCD), IaC (Terraform, Ansible); мониторинг: Prometheus, Grafana, LangFuse, алертинг, диагностика инцидентов; трекинг экспериментов и Model Registry: MLflow / ClearML; RAG: векторные базы данных (Qdrant, Milvus, pgvector), LangChain / LlamaIndex; безопасность ML: LLM Guardrails, OWASP Top 10 for LLM, HashiCorp Vault, Trivy, подпись моделей. Мы предлагаем: дополнительные дни к основному оплачиваемому отпуску; доплата по больничному листу; ДМС, включая стоматологию (после испытательного срока); социальная поддержка от компании; частичная компенсация обедов; корпоративные скидки на изучение английского языка и занятия фитнесом. Условия: трудоустройство в соответствии с ТК РФ; График работы: 5/2 (9:30-18:00); Гибридный формат; место работы: Комфортабельный офис в Башне Меркурий, Москва-Сити.