← К каталогу
KE

Kept (Кэпт)

Инженер AI-платформы (LLMOps / AI Platform Engineer),

УдалённоУровень не указанМосква, Россия10 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 подтверждение21 мин. назад
Впервые замечена10 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

О команде

Мы развиваем внутреннюю on-prem AI-платформу, которой пользуется вся компания: собственный inference на GPU, LLM-шлюз, RAG и AI-агенты в защищённом контуре. Приоритет — собственная инфраструктура там, где это критично. Помимо собственных моделей, платформа обеспечивает безопасное использование внешних моделей; при этом работа с моделями и AI-агентами выполняется в изолированной песочнице (sandbox), ограничивающей доступ к файлам, сети и данным.

Эта роль — про развитие AI-платформы изнутри: установку и конфигурирование AI-сервисов, их развёртывание в Docker и Kubernetes, запуск новых моделей на нашем GPU-оборудовании и обеспечение их безопасности и производительности. Мы ищем инженера с сильным техническим бэкграундом в администрировании Linux, контейнеризации, автоматизации и информационной безопасности.

Чем предстоит заниматься

  • Установка, конфигурирование и развитие AI-платформ: веб-интерфейсы для моделей, LLM-шлюзы, оркестрация AI-workflow и агентов, облачные среды разработки (CDE), RAG-платформы
  • Развёртывание и сопровождение сервисов: контейнеризация (Docker) и оркестрация (Kubernetes)
  • Развёртывание и запуск новых моделей на сервисах инференса (vLLM и аналогичные) с учётом возможностей GPU, включая оптимизацию и quantization
  • Безопасные конфигурации (hardening, secure by design) и безопасность платформы: RBAC, secrets management, network policies, изоляция моделей, защита от prompt injection
  • Обеспечение изолированного и безопасного выполнения моделей и AI-агентов (sandbox)
  • Автоматизация развёртывания и обновления, управление конфигурациями (IaC, CI/CD, GitOps)
  • Мониторинг, диагностика и оптимизация производительности; контроль latency, throughput и стоимости инференса
  • Оценка качества моделей (evals) и наблюдаемость (observability)
  • Развитие и продвижение использования AI-технологий в компании
  • Контроль лицензий open-weight моделей и требований compliance
  • Взаимодействие с командами разработки и инфраструктуры, подготовка…

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

ИсточникHeadHunter / DevOps / RU