Senior DevOps LLM (Investment banking platform)

Описание

**Информация о проекте:** Хотите изменить свою жизнь и стать частью команды, которая создает будущее инвестиционной индустрии? Тогда присоединяйтесь к нам! Мы разрабатываем систему, которая автоматизирует весь жизненный цикл инвестиционной сделки. Наши команды работают над следующими направлениями: * Алгоритмизированный и AI поиск потенциальных сделок и клиентов; * Управление процессом заключения инвестиционных сделок; * Финансовые расчеты и оценка портфеля; * Построение финансовой и управленческой отчетности по портфелю инвестиций Сбера; * Инвестиционные сервисы для компаний - наших клиентов.

Обязанности

**Запуск и настройка инфраструктуры инференса (LLM Inference):** * развертывание и конфигурация Open Source LLM (DeepSeek, Qwen и др.) на собственных мощностях * настройка высокопроизводительных инференс-серверов (vLLM, TGI, TensorRT-LLM, llama.cpp) * оптимизация использования GPU (память, батчинг, quantization) для достижения требуемой пропускной способности и задержек (latency). **Мониторинг инфраструктуры инференса:** * настройка систем observability для слоя инференса: сбор метрик (количество запросов, время генерации, использование VRAM, throughput, количество активных потоков/запросов) * реализация health checks (ready/live probes) для инференс-серверов * автоматизация оповещений (alerts) при деградации производительности или падении сервисов. **Мониторинг работы агентов:** * настраивать сквозную трассировку (trace\_id) по всей цепочке сервисов: от пользовательского интерфейса до агентов и инфраструктуры * развивать дашборды в Grafana для мониторинга агентов, инфраструктуры и ключевых компонентов платформы * внедрять кастомные метрики для агентов (запросы, статус, P95, LLM-вызовы, токены) без изменения кода агентов * обеспечивать корреляцию логов и трейсов для быстрого поиска инцидентов * настраивать алерты: технические (Pod OOM, память, ошибки) и качественные (satisfaction rate, регрессии). * Работать с централизованным Prompt Hub для хранения и обновления промптов без деплоя * автоматизировать интеграцию E2E-тестов с системой трассировки. **Развертывание серверной инфраструктуры** * поднятие и конфигурация бэкенд-серверов для работы агентов (FastAPI, Node.js или других runtime) * контейнеризация (Docker) и оркестрация (Kubernetes / Docker Compose) компонентов системы * управление окружениями (dev/stage/prod) и CI/CD пайплайнами для доставки кода агентов и обновлений инфраструктуры. **Написание агентов (Harness Engineering):** * разработка агентов в структурированном формате **Markdown**, следуя принципам **Claude/Harness Engineering** (явное описание инструментов, контекста, последовательности действий) * создание системных промптов, определения инструментов (tools/functions) и четких границ поведения агента * интеграция агентов с внешними API, базами данных и DevOps-инструментами (Kubernetes, AWS, CI/CD). **Автоматизация процессов сборки, тестирования и развёртывания ПО:** * разработка и поддержка пайплайнов CI/CD * внедрение новых инструментов для автоматизации и мониторинга * взаимодействие с командами разработки, тестирования и эксплуатации.

Требования

* опыт развертывания и сопровождения Open Source LLM в продакшене * глубокое практическое знание инструментов инференса: vLLM, TGI (Text Generation Inference) или аналогичных (TensorRT-LLM, sglang) * понимание внутренних механизмов LLM инференса: KV-cache, continuous batching, quantization (GGUF, GPTQ, AWQ) * опыт написания агентов/промптов в продакшн-среде, знакомство с концепцией Harness Engineering (или готовность быстро в нее погрузиться) * уверенное владение Python (написание сервисов, скриптов мониторинга, интеграций) * экспертный опыт работы с контейнеризацией (Docker) * опыт управления кластерами Kubernetes: написание и поддержка манифестов, работа с Helm (чарты) * опыт построения и поддержки пайплайнов в Jenkins, GitLab CI * уверенная работа с Git (стратегии ветвления, код-ревью) * опыт работы с СУБД (PostgreSQL, ClickHouse или аналогичными) в контексте высоконагруженных систем * опыт построения observability-стека для микросервисных или агентных систем * навыки настройки сквозной трассировки, метрик, логирования и алертинга * уверенное владение инструментами: Grafana, Prometheus, Loki, Jaeger, OpenTelemetry.

Условия

* возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.