DevOps-инженер в Лабораторию AI

О Лаборатории ИИ:

Мы исследуем тренды и технологии в области искусственного интеллекта, создаём и развиваем AI-продукты, оказываем поддержку внутренним командам и внешним клиентам при разработке и внедрении решений на базе AI/ML. Также мы активно участвуем в пилотных проектах, пресейлах, организуем хакатоны и формируем бренд экспертизы компании в области ИИ.

Чем предстоит заниматься:

• Настраивать, развивать и поддерживать инфраструктуру для разработки и эксплуатации AI/ML решений.

• Управлять CI/CD процессами на основе GitLab для быстрой и надежной поставки AI-продуктов.

• Развертывать и поддерживать модели машинного обучения и приложения на различных хостингах, серверах с GPU, в облаке Yandex и других платформах.

• Автоматизировать процессы мониторинга, логирования и обеспечения отказоустойчивости систем.

• Сотрудничать с AI/ML-архитекторами и разработчиками для оптимизации производительности решений и инфраструктуры.

• Документировать решения и поддерживать их прозрачность для повторного использования.

Требования:

Образование и опыт работы:

• Техническое образование (компьютерные науки, информационные технологии, инженерные дисциплины).

• Опыт работы DevOps-инженером от 3 лет, желателен опыт поддержки AI/ML проектов.

Технические навыки:

• Глубокие знания Linux и умение работать с низкоуровневой оптимизацией, масштабированием и безопасностью системы.

• Уверенное владение Docker и Kubernetes для создания, развертывания и оркестрации контейнерных сред, в том числе на серверах с GPU.

• Опыт автоматизации с помощью Ansible (или других инфраструктурных инструментов) для быстрой и надежной настройки окружений.

• Продвинутая работа с CI/CD (GitLab CI/CD): умение строить многоступенчатые конвейеры, управлять секретами, разрабатывать гибкие процессы релизов.

• Знание облачных платформ (в частности, Yandex Cloud) и навыки проектирования гибридных или мультиоблачных решений.

• Опыт программирования на Python для создания необходимых скриптов автоматизации, интеграции и вспомогательных сервисов.

• Настройка информационной безопасности: умение выстраивать безопасные каналы передачи данных, управлять доступами и предотвращать уязвимости.

• Опыт работы с мониторингом и логированием (Prometheus, Grafana, ELK) и желание постоянно совершенствовать подход к наблюдаемости (observability).

• Практика в MLOps и DataOps: если у вас есть опыт интеграции моделей в продакшен, организации пайплайнов данных и мониторинга ML-систем — это большой плюс.

Профессиональные качества:

• Умение ясно и просто объяснять технические решения команде и заказчикам.

• Отличные навыки коммуникации, умение работать в Agile-командах.

• Ответственность и системный подход к решению задач.

Что мы предлагаем:

• Возможность работать в инновационной команде, доступ к ресурсам для обучения и профессионального роста, участие в международных проектах.

• Гибкий график, работа удаленно и из офисов.

• Участие в специализированных конференциях и воркшопах.