Главный MLOps (Платформа ИИ)

Чем предстоит заниматься:

• Проектирование, развёртывание и развитие инфраструктуры платформы искусственного интеллекта (on‐prem и облако): Kubernetes‐кластеры, GPU‐ноды, storage, сети, безопасность;

• Построение и поддержка CI/CD/CT‐пайплайнов для ML‐моделей и сервисов: от артефакта DS до продакшн‐инференса с откатами и канареечными релизами;

• Интеграция и эксплуатация LLM/ML‐сервисов для внутренних команд и рыночных внедрений: упаковка моделей в сервисы, конфигурация autoscaling, SLA, observability;

• Настройка мониторинга и алертинга по инфраструктуре и моделям (метрики ресурсов, latency, ошибки, дрейф данных), реагирование на инциденты, участие в post‐mortem;

• Автоматизация ML‐пайплайнов: подготовка данных, обучение, переобучение, регистрация моделей, управление версиями и окружениями;

• Поддержка внедрений у клиентов: тиражирование платформенных компонентов, адаптация инфраструктуры под контур заказчика, участие в performance‐оптимизации и cost‐cutting (GPU/CPU).

Здорово, если у тебя есть:

• Оконченное высшее образование (IT, техническое, математическое);

• Коммерческий опыт в роли от 5 лет;

• Глубокое понимание жизненного цикла ML‐модели: от экспериментов до продакшн‐инференса и мониторинга;

• Уверенный Linux, сетевые основы, безопасность, работа с контейнерами и оркестраторами;

• Опыт построения CI/CD‐пайплайнов для сервисов и ML‐артефактов (Docker images, модели, данные);

• Опыт с LLM/GenAI‐платформами: vLLM, TGI, Hugging Face, Triton/ONNX Runtime, оптимизация инференса;

• Опыт построения feature store, model registry, ML pipelines (Kubeflow, MLflow, Airflow, Argo Workflows);

• Опыт работы в гибридной инфраструктуре: on‐prem кластеры + публичные облака (T1 Cloud, VK Cloud, Yandex Cloud и др.);

• Понимание cost‐optimization: FinOps для GPU/CPU, автобалансировка нагрузок;

• Опыт проектирования и развёртывания инфраструктуры платформы ИИ (кластер Kubernetes, storage, сети, security) под LLM/ML‐нагрузки;

• Опыт построения…