mlops engineer ML/LLM-платформ

Enfint; Deutschland; Vor Ort; EUR 90.000 - 120.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Enfint ищет опытного SRE/DevOps-инженера для развития инфраструктуры ML/LLM-платформ на Kubernetes в условиях повышенной нагрузки.

Вы будете поддерживать MLOps-инструменты, проектировать пайплайны и обеспечивать надёжность ML-сервисов, управлять ресурсами CPU/GPU и настраивать CI/CD, мониторинг и алертинг.

Qualifikationen

• Опыт SRE/DevOps/Infrastructure Engineering от 3 лет.
• Опыт администрирования и эксплуатации кластеров Kubernetes.
• Уверенные знания Linux.
• Опыт поддержки production-инфраструктуры, высоконагруженных сервисов и Kubernetes-окружения.
• Навыки разработки на Python: скрипты автоматизации, внутренние сервисы и API.
• Понимание asyncio, multiprocessing, multithreading и базовых принципов организации кода.
• Опыт работы с CI/CD, инструментами автоматизации, мониторингом, логированием и инструментами наблюдаемости.
• Будет плюсом опыт работы с MLops-инструментами и ML-инфраструктурой, включая MLflow, Airflow, DVC и JupyterHub.

Aufgaben

• Развёртывать, настраивать и развивать инфраструктуру AI/ML-платформы на базе Kubernetes
• Поддерживать и развивать MLOps/AIOps-инструменты и сервисы, включая доработку и создание собственных решений
• Проектировать и развивать ML/LLM-пайплайны полного цикла
• Разрабатывать и поддерживать систему управления жизненным циклом ML/LLM-моделей и внутренние инструменты для ML-команд
• Масштабировать и оптимизировать инфраструктуру платформы под рост нагрузки и пользователей
• Управлять CPU/GPU-ресурсами Kubernetes
• Настраивать CI/CD, мониторинг, логирование и алертинг для ML-сервисов
• Обеспечивать надёжность, доступность и наблюдаемость ML-сервисов

Kenntnisse

Kubernetes

Python

Linux

CI/CD

Monitoring

SRE/DevOps

High-load systems

Tools

MLflow

Airflow

DVC

JupyterHub

Jobbeschreibung

Описание

Циан развивает внутренние ML- и AI-платформы: инфраструктуру для обучения и запуска моделей, инструменты для ML-инженеров и AI-решения на базе LLM и AI-агентов. Компания поддерживает Kubernetes, развивает автоматизацию и внутренние сервисы, помогая ML-командам быстро запускать и масштабировать модели.

Задачи

• Развёртывать, настраивать и развивать инфраструктуру AI/ML-платформы на базе Kubernetes
• Поддерживать и развивать MLOps/AIOps-инструменты и сервисы, включая доработку и создание собственных решений
• Проектировать и развивать ML/LLM-пайплайны полного цикла
• Разрабатывать и поддерживать систему управления жизненным циклом ML/LLM-моделей и внутренние инструменты для ML-команд
• Масштабировать и оптимизировать инфраструктуру платформы под рост нагрузки и пользователей
• Управлять CPU/GPU-ресурсами Kubernetes
• Настраивать CI/CD, мониторинг, логирование и алертинг для ML-сервисов
• Обеспечивать надёжность, доступность и наблюдаемость ML-сервисов

Требования

• Опыт работы в SRE/DevOps/Infrastructure Engineering от 3 лет
• Опыт администрирования и эксплуатации кластеров Kubernetes
• Уверенные знания Linux
• Опыт поддержки production-инфраструктуры, высоконагруженных сервисов и Kubernetes-окружения
• Навыки разработки на Python: скрипты автоматизации, внутренние сервисы и API
• Понимание asyncio, multiprocessing, multithreading и базовых принципов организации кода
• Опыт работы с CI/CD, инструментами автоматизации, мониторингом, логированием и инструментами наблюдаемости
• Будет плюсом опыт работы с MLOps/AIOps-инструментами и ML-инфраструктурой, включая MLflow, Airflow, DVC и JupyterHub

Условия

• Удалённая работа с возможностью приходить в офисы в Москве, Питере и Новосибирске
• ДМС с первого рабочего дня, включая стоматологию, госпитализацию и страховку выезжающего за пределы страны
• 5 Дополнительных дней отдыха в год помимо основного отпуска
• Кафетерий льгот с денежным депозитом 25000 рублей на фитнес, обучение, развлечения, консультации специалистов, вещи или подарки
• Компенсация 10 рабочих дней больничного в год после испытательного срока
• Скидочные программы от PrimeZone и BestBenefits