DevOps-инженер

Banks Soft Systems - системно значимая российская ИТ-компания, специализирующаяся на разработке, внедрении и поддержке решений по цифровизации клиентского обслуживания для банков, финтех-компаний, госсектора, телекома, ритейла, медицины, сферы ЖКХ в России и СНГ. Мы разрабатываем системы речевой аналитики, развиваем платформы дистанционного банковского обслуживания, а также оказываем услуги по заказной и аутсорс разработке. Мы практикуем наиболее востребованные рынком технологические решения: от машинного обучения до разработки 1С.

Сейчас мы находимся в поиске DevOps инженера на проект сроком 2 месяца.

Чем нужно будет заниматься:

• Проводить RnD с целью внедрения нового функционала, совершенствования MLOps-платформы;
• Разворачивать новые инструменты и сервисы MLOps-платформы;
• Cопровождать и развивать инфраструктуру MLOps-платформы: заниматься поиском и оптимизацией узких мест, рассматривать инциденты, устранять аварии, давать консультации пользователям;
• Поддерживать/участвовать в реализации практик DevSecOps (внедрение практик безопасности на всех этапах разработки и применения моделей машинного обучения);
• Проводить мониторинг использования ресурсов и планировать масштабирование инфраструктуры;
• Участвовать в процессах миграции инфраструктуры платформы, подключении новых ресурсов в kubernetes-кластер;
• Внедрять систему мониторинга производительности моделей и сервисов. Настраивать алертинг и логирование для быстрого выявления сбоев или деградации производительности.

Что мы ждём от кандидата:

• Навыки администрирования Linux, Kubernetes. Понимание и опыт работы с Docker и CI/CD инструментами. Сетевое администрирование;
• Умение автоматизировать процессы развертывания и масштабирования;
• Анализ производительности инфраструктуры и внесение улучшений для оптимизации скорости работы платформы. Контроль за эффективным использованием ресурсов и затратами;
• Понимание концепции observability. Знакомство с инструментами мониторинга и централизованного логирования. Навыки построения дэшбордов и настройки алертов в Grafana;
• Умение диагностировать проблемы по логам и метрикам и принимать меры по стабилизации систем;
• Умение донести техническое решение до пользователя.

Что для нас важно:

• Опыт работы в MLOps-проекте;
• Навыки работы c Jupyter Notebooks, VSCode, Kserve, ArgoCD, MLFlow, Airflow.
• Понимание предметной обрасти ML и MLOps;
• Умение общаться с Data Science специалистами на их языке.

Что мы предлагаем:

• Аккредитованная IT-компания;
• Срок проекта 2 месяца;
• Удаленный формат работы;
• Трудоустройство по ТК РФ;
• Расширенный ДМС со стоматологией;
• Предоставляем все необходимое рабочее оборудование;
• Скидки на изучение английского и занятий фитнесом.