← К каталогу
ЛО

Лоция

DevOps/MLOps (middle)

УдалённоMiddleМосква, Россия1 ч назад
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ

Что JobRadar наблюдает сейчас

Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.

Последнее подтверждение11 мин. назад
Впервые замечена1 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

Ищем DevOps/MLOps инженера в проектную команду для сопровождения и развития платформы машинного обучения и AI-сервисов (LLM, агенты, чат-боты).

Чем предстоит заниматься:

  • развёртыванием ML-моделей и AI-сервисов, локальных моделей (LLM, ML-модели) в различных средах;

• • управлением версиями моделей и их хранением (NFS/MinIO);

  • подготовкой окружений для инференса и тестирования моделей;
  • развёртыванием сервисов AI-агентов, чат-ботов и ML-сервисов в Kubernetes и docker compose;
  • работой с большими моделями и GPU в kubernetes и docker;
  • CI/CD для ML-сервисов и инфраструктуры;
  • сборкой Docker-образов, npm пакетов, артефактов;
  • написание и рефакторингом пайплайнов в Azure DevOps;
  • участием в разработке Dockerfile для ML-сервисов, консультациями;
  • сборкой базовых образов;
  • работой с docker-compose, рантаймами: containerd, Docker, podman;
  • контролем отсутствия секретов в docker слоях;
  • эксплуатацией и сопровождением Kubernetes-кластеров;
  • разработкой и рефакторингом Helm charts;
  • работой с TLS/SSL сертификатами и их ротацией, в т.ч. через nginx;
  • сбором логов контейнеров;
  • интеграцией логов с Elastic/Logstash,к с VictoriaMetrics/Prometheus;
  • управлением секретами Kubernetes и HC Vault;
  • интеграцией ML pipeline с CI/CD;
  • подготовкой инфраструктуры для обучения моделей;
  • диагностикой проблем запуска моделей и сервисов;
  • отладкой Kubernetes workload;
  • оптимизацией использования ресурсов (CPU/GPU/RAM);
  • подготовкой технической документации.

Чего мы ждем от тебя:

  • опыт работы DevOps/MLOps инженером;
  • опыт работы с Kubernetes;
  • опыт контейнеризации (Docker, docker-compose);
  • опыт работы с CI/CD.

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / DevOps / RU