ИК
ИК СИБИНТЕК
Senior MLOps\LLMOps Engineer
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 подтверждение3 мин. назад
Впервые замечена2 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
Описание вакансии
Обязанности:
- Разворачивать и эксплуатировать LLM-сервисы на GPU-кластере: инстансы vLLM/SGLang, тиринг по SLA, обновления без простоя парка;
- Тюнинговать движки: continuous batching, chunked prefill, prefix caching, планировщики, спекулятивное декодирование, квантование FP8/NVFP4;
- Строить мультинодовые схемы (TP/PP/EP) и P/D-дисагрегацию с передачей KV-кэша по RDMA;
- Настраивать наблюдаемость (TTFT/TPOT/P99, KV-hit, утилизация HBM);
- Участвовать в планировании мощности и токен-биллинге: бенчмарки, roofline-оценки, сценарии p10/p50/p99.
Требования:
Инференс-движки:
- Глубокое знание vLLM в проде: PagedAttention, prefix cache, планировщик и приоритеты, квантование, мультинод (Ray, TP/PP); умение читать исходники и патчить;
- Практика с одним из движков: SGLang, TensorRT-LLM, llama.cpp, DeepSpeed-MII/FastGen - и понимание компромиссов между ними;
- Квантование в проде: FP8, W8A8, GPTQ/AWQ; знание FP4/NVFP4/MXFP4 - механика, потери качества, применимость по тирам;
- Спекулятивное декодирование: как устроено, влияние на TPOT и пропускную способность, приём черновиков, когда вредит;
- Roofline-мышление: memory-bound декод против compute-bound префилла, роль пропускной способности HBM, footprint KV-кэша (GQA/MLA/сжатый KV) - умение прикинуть «влезет/не влезет» и ожидаемый throughput на узле;
Кластер и сети:
- NVIDIA-стек: драйверы, CUDA, NCCL; диагностика (nvidia-smi, DCGM, чтение отчётов Nsight);
- RDMA/InfiniBand/RoCE: тесты ширины канала, латентность all-to-all, топология и тюнинг NCCL;
- MoE-инференс: экспертный параллелизм, all-to-all dispatch/combine (DeepEP-класс), горячие эксперты и балансировка;
Платформа и инженерная база:
- Kubernetes в проде: GPU-шедулинг, device plugins/MIG, node pools, HPA/VPA;
- Деплой моделей: KServe/llm-d/Knative/Triton; реестры моделей, версионирование весов, LoRA-адаптация;
- Контейнеризация GPU-нагрузок: CUDA-образы, пиннинг потоков, hugepages;
Наблюдаемость и надёжность:
- …
Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.
ИсточникHeadHunter / DevOps / RU