LLMOps / AI Engineer

Мы ищем LLMOps/AI инженера для построения и управления инфраструктурой AI-решений. Вы будете отвечать за создание пайплайнов обработки данных, развертывание LLM-моделей и автоматизацию AI-процессов.

Обязанности:

Разработка и автоматизация:

• Создание и оптимизация no-code/low-code пайплайнов в n8n (workflow automation);
• Проектирование и внедрение RAG (Retrieval-Augmented Generation) решений;
• Проектирование и внедрение MCP серверов;
• Интеграция AI-моделей (локальные модели на vllm\ollama) в бизнес-процессы;
• Настройка и оптимизация взаимодействия с различными API (разработка API).

DevOps и инфраструктура:

• Развертывание и управление контейнеризованными приложениями с использованием Docker и Kubernetes;
• Управление векторными базами данных (Qdrant или аналоги: Pinecone, Weaviate, ChromaDB);
• Мониторинг производительности и оптимизация инфраструктуры.

LLM Infrastructure:

• Работа с LiteLLM или аналогичными решениями для унификации доступа к LLM;
• Развертывание и настройка Ollama для локального запуска моделей;
• Конфигурация vLLM для высокопроизводительного inference;
• Настройка и кастомизация Open WebUI, в том числе пайплайнов.

Разработка и расширение функциональности:

• Создание кастомных нод для n8n;
• Разработка микросервисов и API интеграций;
• Написание скриптов для автоматизации процессов;
• Написание конфигураций для разных моделей и сервисов.

Требования:

• Уверенное владение Python (для написания скриптов, автоматизации, разработки нод);

• DevOps практики: Docker, Kubernetes, базовые знания оркестрации;
• Опыт работы с n8n или аналогичными системами автоматизации (Zapier, Make, Airflow, Flowise);
• LiteLLM или аналогичные инструменты для работы с множественными LLM провайдерами;
• Практический опыт настройки и развертывания RAG пайплайнов;
• Понимание принципов работы LLM (промпт-инжиниринг);
• Знание векторных баз данных и embedding моделей;
• Опыт интеграции AI/ML сервисов через API.

Будет значительным плюсом:

• Создание кастомных нод для n8n (JavaScript/TypeScript);
• Опыт разработки плагинов и расширений для LLM инструментов;
• Знание LangChain, LlamaIndex для построения сложных AI пайплайнов;
• Опыт работы с одним из фреймворков: SinaraML, MLFlow, DVC, ClearML;
• Опыт оптимизации моделей (квантование, прунинг, ONNX/TensorRT).

Также будет плюсом:

• Опыт работы с базами данных (PostgreSQL, MongoDB);
• Системами очередей (Kafka, RabbitMQ, Redis);
• Знание систем мониторинга (Prometheus, Grafana);
• Английский язык на уровне чтения технической документации.

Условия:

• Возможность присоединиться к команде, работающей над цифровизацией реального сектора экономики;

• Возможность участвовать в интересных и сложных проектах с ведущими специалистами индустрии;

• Пятидневная рабочая неделя (5/2) с 9:00 до 18:00;

• Работа в крупной международной компании (69 тыс. сотрудников, 1-е место по объему производства алюминия в мире), официальное трудоустройство (белая ЗП, отпуск, больничный);

• Оформление, оплата отпусков и больничных в соответствии с ТК РФ.