Кто мы?
EVO AI — IT-компания в области AI-консалтинга и генеративного искусственного интеллекта.
Мы разрабатываем и внедряем AI-агентов, ассистентов и комплексные AI-решения для бизнеса, а также развиваем собственную no-code платформу для создания и оркестрации AI-агентов.
Работаем с крупным российским и международным бизнесом.
Чем предстоит заниматься
1. Инфраструктура и развёртывание
•Проектировать и настраивать инфраструктуру для ML-сервисов в облаках (AWS / GCP / Azure / Yandex Cloud / VK Cloud и др.).
•Автоматизировать развёртывание вычислительных ресурсов (GPU/CPU-кластеры, контейнеры, serverless-функции) с помощью Terraform / Ansible / Pulumi.
•Настраивать контейнеризацию (Docker) и оркестрацию (Kubernetes, Helm, ArgoCD).
•Создавать CI/CD-пайплайны (GitLab CI/CD, GitHub Actions, Jenkins) для сервисов и моделей.
•Разрабатывать и сопровождать Helm-чарты и конфигурации для автоматического деплоя.
2. MLOps и сопровождение моделей
•Организовывать полный жизненный цикл моделей: обучение → упаковка → деплой → мониторинг → переобучение.
•Настраивать и поддерживать ML-ориентированные хранилища артефактов (DVC, MLflow, W&B).
•Поддерживать пайплайны подготовки данных и обучения моделей (Airflow, Kubeflow, Prefect).
•Контролировать версии данных и моделей, управлять Docker-репозиториями (Harbor, ECR, GCR).
•Настраивать мониторинг качества моделей (drift, latency, ошибки инференса).
3. Сетевое взаимодействие и интеграции
•Настраивать безопасное взаимодействие сервисов (VPN, bastion-хосты, VPC, private endpoints).
•Организовывать API-шлюзы, балансировщики, SSL/TLS, OAuth, SSO.
•Настраивать обмен данными через REST/gRPC/WebSocket и интеграции с Kafka / RabbitMQ.
•Взаимодействовать с инфраструктурой заказчика при деплое сервисов.
4. Надёжность, масштабируемость и безопасность
•Настраивать отказоустойчивые и масштабируемые кластеры для LLM и CV-инференса.
•Внедрять мониторинг, логирование и алертинг (Prometheus, Grafana, ELK, Loki, OpenTelemetry).
•Оптимизировать ресурсы (GPU/CPU/память) и масштабировать системы под нагрузку.
•Реализовывать политики безопасности и секрет-менеджмента (Vault, AWS Secrets Manager, KMS).
•Настраивать резервное копирование и disaster-recovery.
5. Администрирование и эксплуатация
•Администрировать Linux-сервера, сети и хранилища данных.
•Поддерживать dev/stage/prod-окружения.
•Вести документацию по инфраструктуре и процессам деплоя.
•Автоматизировать рутинные задачи (bash/python-скрипты, Terraform modules, Ansible playbooks).
•Оказывать техническую поддержку команде разработки и исследователям ML.
Мы ожидаем, что ты:
•Имеешь опыт работы DevOps/SRE/Infra-инженером от 2 лет.
•Уверенно работаешь с Docker, Kubernetes, Terraform, CI/CD.
•Понимаешь основы MLOps и умеешь сопровождать ML-модели.
•Имеешь опыт работы с облачными провайдерами (AWS, GCP, Yandex Cloud и др.).
•Пишешь скрипты на Bash / Python.
•Понимаешь сетевые протоколы, безопасность и интеграции.
Будет плюсом:
•Опыт с MLflow / DVC / Airflow / Kubeflow.
•Опыт оптимизации GPU-кластеров и работы с LLM-инференсом.
Мы предлагаем:
•Формат: полностью удалённая работа.
•Участие в ML-/LLM-проектах федерального уровня.
•Возможность развиваться в области MLOps и работы с крупными моделями.
•Команду сильных инженеров и исследователей.
