DevOps-инженер (Сахалин)

Сахалинский центр искусственного интеллекта ищет талантливого и амбициозного исследователя данных (DevOps-инженер) для работы над проектами в области искусственного интеллекта.

Переезд в г. Южно-Сахалинск, Сахалинская область!!!

Индивидуальное сопровождение при переезде кандидата и членов его семьи:

• Возмещение перелета;
• Предоставление арендного жилья;
• Помощь в трудоустройстве супруги/ супруга;
• Устройство детей в детские сады и школы;
  

Условия:

• Трудоустройство по ТК РФ, полный соц. пакет;
• Трудовой договор на 1 год с возможностью продления;

• График работы: Пн-пт;

• Испытательный срок 3 месяца;

• Ежегодный оплачиваемый отпуск 44 дня;

• Оплата проезда в отпуск раз в два года.​​​​​​;

Требования:

• Высшее образование в области: математики/ информатики/ физики или смежных дисциплин;
• Облачные платформы: AWS (SageMaker, EKS)/Azure (ML Studio)/GCP или российские аналоги;
• Инструменты оркестрации: Docker Swarm/Kubernetes/Nomad;
• Инструменты управления конфигурацией: Ansible, Terraform (желательно);
• Опыт работы с инструментами CI/CD: GitLab CI/CD/Jenkins/GitHub Actions;
• Мониторинг: Prometheus+Alertmanager+Grafana/Zabbix;
• Системы сбора логов: ELK Stack/Loki;
• Опыт с базами данных: PostgreSQL, MongoDB, Redis;
• Знание сетевых протоколов и безопасности (TLS, VPN, Firewall);
• Языки: Python/Bash для автоматизации, понимание работы ML-библиотек (желательно);
• Английский язык: на уровне чтения технической документации;

Обязанности:

Развертывание и управление инфраструктурой:

• Настройка и поддержка облачных платформ.
• Автоматизация развертывания моделей ML/DL (PyTorch, TensorFlow) с использованием MLOps-практик.
  CI/CD и автоматизация:
• Создание и поддержка пайплайнов сборки, тестирования и развертывания приложений;
• Контейнеризация приложений и настройка развертывания в кластере.
  Безопасность и мониторинг:
• Настройка мониторинга и алертинга;
• Обеспечение безопасности инфраструктуры (IAM, аудит).​​​​​​​
  Сопровождение проектов:
• Оптимизация производительности и стоимости облачных решений;
• Работа с базами данных (SQL/NoSQL) и распределенными системами.
  Поддержка команд:
• Помощь Data Science-командам в эксплуатации моделей (Serving, A/B-тестирование);
• Документирование процессов и обучение сотрудников.