MLOps / LLMOps Engineer

Чем предстоит заниматься:

• Проектировать и поддерживать production-контур для инференса LLM (оптимизация затрат, задержек и пропускной способности).
• Разрабатывать и развивать инфраструктуру корпоративной Agent-платформы с нуля.
• Выстраивать безопасный слой интеграции AI-агентов с внутренними API и базами данных компании.
• Обеспечивать прозрачность (tracing) и надежность работы мультиагентных сценариев.

Что мы ждем от кандидата:

• База и инфраструктура: Уверенное владение Python/Bash, Docker, Git и CI/CD. Kubernetes на уровне уверенного пользователя, опыт интеграции систем через API.
• Эксплуатация ML/LLM: Опыт развертывания и обслуживания моделей в проде, понимание параметров инференса, работа с OpenAI-совместимыми API и промптами.
• RAG и Агенты: Понимание архитектур RAG, векторных индексов и моделей эмбеддингов. Практический опыт реализации агентских сценариев с вызовом инструментов (Tool-calling) и протоколом MCP.
• Аналитика и контроль: Навыки оценки качества ответов моделей и мониторинга расхода токенов.
• Мониторинг и данные: Опыт работы с классическим стеком Observability (Prometheus, Grafana) и реляционными БД (SQL).
• Специфика среды: Обязателен опыт работы и построения систем в закрытом корпоративном контуре (on-premise / air-gapped).

Будет плюсом

• Глубокий опыт настройки и тюнинга LLM-сервинга: vLLM, SGLang, Ollama.
• Опыт внедрения унифицированных LLM-шлюзов (LiteLLM и аналоги).
• Практика работы с популярными векторными хранилищами (Chroma, Qdrant, pgvector).
• Опыт работы с AI-оркестраторами (Langflow, n8n, Dify).
• Продвинутый опыт настройки GitOps-подхода (ArgoCD).

Что мы предлагаем:

• Стабильный доход с прозрачной системой мотивации (оклад + полугодовая премия + годовая премия).
• Официальное трудоустройство по ТК РФ с первого рабочего дня.
• Яркая и насыщенная корпоративная жизнь (тимбилдинги, соревнования, конкурсы).
• ДМС (со стоматологией), оплата корпоративной сотовой связи.

• Гибридный / удаленный формат работы.

• Техника для работы (ноутбук).