DevOps/MLOps инженер

Аккредитованная ИТ-компания реализует динамично развивающийся проект в сфере здравоохранения. Легаси-кода и готовой инфраструктуры нет — всё предстоит построить. Нам нужен эксперт, который силён в Kubernetes и понимает жизненный цикл ML-моделей (опыт MLOps будет большим преимущество).

Чем предстоит заниматься

Инфраструктура

• Проектирование и развёртывание продакшн-кластера Kubernetes (On‑premise) с нуля;
• Выбор и настройка сетевых политик, Ingress-контроллеров, систем хранения;
• Внедрение автомасштабирования, управление ресурсами и QoS;
• Построение мониторинга и алертинга на уровне кластера и приложений.

MLOps

• Проектирование пайплайнов для обучения и инференса моделей внутри K8s;
• Внедрение трекинга экспериментов и версионирования данных;
• Оркестрация пайплайнов;
• Настройка высокопроизводительного инференса с поддержкой GPU.

Ключевые требования

Обязательные

• Коммерческий опыт работы с Kubernetes в продакшене от 2+ лет — глубокое понимание внутреннего устройства: CRD, Operators, контроллеры, работа с etcd и kube-apiserver;
• Уверенное знание Linux и сетей (TCP/IP, DNS, балансировка);
• Языки программирования: Python и/или Go;
• Опыт настройки мониторинга и логирования.

Желательные

• Понимание жизненного цикла ML-моделей;
• Опыт работы с GPU-оператором в K8s (NVIDIA GPU Operator) и управление GPU-нодами;
• Знакомство с инструментами оркестрации (Airflow, Argo Workflows, Kubeflow) — даже на уровне pet-проектов.

Условия работы

• Удалённый формат;
• Фиксированный проект, но с возможностью дальнейшего продолжения сотрудничества.