Сбер

Middle AI Infrastructure Engineer

Коротко

Middle AI Infrastructure Engineer в Сбере занимается масштабированием и поддержкой высокопроизводительной LLM-инфраструктуры: надёжность инференса (vLLM/SGLang) под highload, развитие шлюзового слоя, оптимизация ресурсов GPU и мониторинг. Требуется от 3 лет опыта в DevOps/SRE или системной инженерии, практический опыт с LLM-сервингом, глубокие знания Linux, Docker, Kubernetes, GPU-инфраструктуры (CUDA, NVIDIA), Python или Go, Prometheus/Grafana. Работа офисная, в Москве.

Middle AI Infrastructure Engineer
Мы ищем опытного Middle AI Infrastructure Engineer, который возьмёт на себя масштабирование и поддержку высокопроизводительной LLM-инфраструктуры.
Фундамент инфраструктуры уже положен. Вашей задачей будет его развитие и улучшение под растущие нагрузки.
Обязанности
•Обеспечить надёжность LLM-сервинга в проде: стабильная работа инференса (vLLM/SGLang) под highload нагрузками, обновления без даунтайма, планирование мощностей под растущую нагрузку
•Развитие шлюзового слоя: роутинг запросов между моделями на разных серверах, rate limits, балансировка, наблюдаемость
•Оптимизация производительности: настройка работы инференс-сервисов (vLLM, SGLang), оптимизация распределения ресурсов между GPU нодами, оптимизация параметров инференса моделей в зависимости от типа ожидаемых нагрузок
•Мониторинг и стабильность: внедрение глубокого мониторинга метрик GPU (память, ядра, температура) и производительности моделей
•Сопровождение: оперативное решение инцидентов и обеспечение высокой доступности сервисов
Требования
•Опыт работы в DevOps/SRE или системной инженерии от 3 лет
•Практический опыт с LLM-сервингом (любым из: vLLM, SGLang, TGI, Triton). Понимание конфигурирования движков под разные типы нагрузок и плюсы и минусы различных конфигураций (high throughput, low latency)
•Глубокие знания Linux, контейнеризации (Docker) и оркестрации (Kubernetes)
•Опыт работы с GPU-инфраструктурой (NVIDIA drivers, Docker с доступом до GPU, CUDA)
•Навыки программирования на Python или Go (для автоматизации задач)
•Опыт работы с инструментами мониторинга (Prometheus, Grafana)
•Понимание того, как работают нейросети на системном уровне
Будет преимуществом
•Практический опыт запуска модели на нескольких GPU в рамках одного/нескольких серверов (Data/Tensor параллелизм)
•Опыт работы с шлюзами LLM сервинга вроде LiteLLM
•Английский язык для чтения документации
Условия
•Комфортный современный офис - м. Кутузовская
•Ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус
•Корпоративный спортзал и зоны отдыха
•Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
•Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
•Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
•Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
•Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
•Корпоративная пенсионная программа

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