Сбер

devops-инженер инфраструктуры LLM

Коротко

DevOps-инженер для команды, строящей платформу инференса и SFT opensource LLM в Сбере: нужно разрабатывать и оптимизировать инфраструктуру инференса LLM-моделей, обеспечивать масштабируемость, observability и настраивать прокси-серверы и CI/CD. Требуется опыт DevOps от 2 лет, уверенные знания Linux, Kubernetes (Istio), опыт с sglang/vLLM и высоконагруженными прокси (nginx, Envoy, HAProxy), владение Bash, Python, Groovy. Гибридный формат работы в Москве, 2-3 дня в офисе.

Описание
Мы - команда высококлассных инженеров, которые строят платформу для инференса и SFT opensource LLM. Используем продвинутые cutting edge движки для инференса, много экспериментируем и боремся за каждую дополнительную единицу в Token thoughput. Cейчас мы разрабатываем и оптимизируем инфраструктуру инференса LLM-моделей.
Задачи
•Разрабатывать и оптимизировать инфраструктуру инференса LLM-моделей для минимальной задержки и высокой пропускной способности внутренних приложений и сервисов
•Обеспечивать масштабируемость и надежность LLM-serving инфраструктуры
•Выбирать и настраивать инструменты для инференса (sglang, vLLM, llama.cpp)
•Разрабатывать механизмы разграничения доступов к API-сервисам моделей
•Строить систему observability и мониторинга LLM-инференс
•Собирать модели в сервисы и интерфейсы (FastAPI, Flask, Tornado, Streamlit, Chainlit и т.д.)
Требования
•Опыт в роли devops от 2 лет
•Уверенные знания Linux: сеть, storage, роли/пользователи, менеджмент процессов
•Владение Kubernetes (Istio Service Mesh)
•Опыт построения высокопроизводительных LLM-сервисов (sglang, vLLM)
•Опыт настройки высоконагруженных прокси-серверов (nginx, Envoy, HAProxy): load balancing, rate limiting, SSL termination, health checks
•Владение языками: Bash, Python, Groovy (Jenkins scripted)
•Продвинутые навыки в CI/CD и оркестрации моделей
Будет плюсом:
•Опыт с AI-агентами
•Понимание распределенных систем и GPU-коммуникации (NCCL, MPI, RDMA, InfiniBand)
•Знание служебных компонентов LLM-пайплайна: токенизаторы, KV-cache, контекстное окно
•Понимание внутренней архитектуры GPU (CUDA, cuDNN, Tensor Cores)
•Опыт работы с векторными БД (Opensearch, Qdrant, FAISS, pgvector) для RAG и других задач
Условия
•Гибридный формат работы (2-3 дня в офисе)
•Годовой бонус и ежегодный пересмотр
•Расширенный ДМС с первого дня + стоматология и льготное страхование для семьи
•Корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях
•Офис на Кутузовской с зонами отдыха и спортзалом
•Льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки от партнеров и сервисов группы компаний

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте