MLOps / LLMOps Engineer

Чем предстоит заниматься:

• Проектировать и поддерживать production-контур для инференса LLM (оптимизация затрат, задержек и пропускной способности).

• Разрабатывать и развивать инфраструктуру корпоративной Agent-платформы с нуля.

• Выстраивать безопасный слой интеграции AI-агентов с внутренними API и базами данных компании.

• Обеспечивать прозрачность (tracing) и надежность работы мультиагентных сценариев.

Что мы ждем от кандидата:

• База и инфраструктура: Уверенное владение Python/Bash, Docker, Git и CI/CD. Kubernetes на уровне уверенного пользователя, опыт интеграции систем через API.

• Эксплуатация ML/LLM: Опыт развертывания и обслуживания моделей в проде, понимание параметров инференса, работа с OpenAI-совместимыми API и промптами.

• RAG и Агенты: Понимание архитектур RAG, векторных индексов и моделей эмбеддингов. Практический опыт реализации агентских сценариев с вызовом инструментов (Tool-calling) и протоколом MCP.

• Аналитика и контроль: Навыки оценки качества ответов моделей и мониторинга расхода токенов.

• Мониторинг и данные: Опыт работы с классическим стеком Observability (Prometheus, Grafana) и реляционными БД (SQL).

• Специфика среды: Обязателен опыт работы и построения систем в закрытом корпоративном контуре (on-premise / air-gapped).

Будет плюсом

• Глубокий опыт настройки и тюнинга LLM-сервинга: vLLM, SGLang, Ollama.

• Опыт внедрения унифицированных LLM-шлюзов (LiteLLM и аналоги).

• Практика работы с популярными векторными хранилищами (Chroma, Qdrant, pgvector).

• Опыт работы с AI-оркестраторами (Langflow, n8n, Dify).

• Продвинутый опыт настройки GitOps-подхода (ArgoCD).

Что мы предлагаем:

• Стабильный доход с прозрачной системой мотивации (оклад + полугодовая премия + годовая премия).

• Официальное трудоустройство по ТК РФ с первого рабочего дня.

• Яркая и насыщенная корпоративная жизнь (тимбилдинги, соревнования, конкурсы).

• ДМС (со стоматологией), оплата корпоративной сотовой связи.

• Гибридный / удаленный формат…