Задачи
•Развёртывать ML-модели, AI-сервисы и локальные модели в различных средах
•Управлять версиями моделей и их хранением
•Подготавливать окружения для инференса и тестирования моделей
•Развёртывать сервисы AI-агентов, чат-ботов и ML-сервисы в Kubernetes и Docker Compose
•Работать с большими моделями и GPU в Kubernetes и Docker
•Настраивать CI/CD для ML-сервисов и инфраструктуры
•Собирать Docker-образы, npm-пакеты и артефакты
•Писать и рефакторить пайплайны в Azure DevOps
•Участвовать в разработке Dockerfile для ML-сервисов и консультировать
•Собирать базовые образы
•Работать с Docker Compose и рантаймами containerd, Docker, Podman
•Контролировать отсутствие секретов в слоях Docker
•Эксплуатировать и сопровождать кластеры Kubernetes
•Разрабатывать и рефакторить Helm charts
•Работать с TLS/SSL-сертификатами и их ротацией, в том числе через nginx
•Собирать логи контейнеров
•Интегрировать логи с Elastic/Logstash и VictoriaMetrics/Prometheus
•Управлять секретами Kubernetes и HC Vault
•Интегрировать ML-пайплайны с CI/CD
•Подготавливать инфраструктуру для обучения моделей
•Диагностировать проблемы запуска моделей и сервисов
•Отлаживать Kubernetes workload
•Оптимизировать использование ресурсов CPU, GPU и RAM
•Подготавливать техническую документацию
Требования
•Опыт работы DevOps/MLOps-инженером
•Опыт работы с Kubernetes
•Опыт контейнеризации с Docker и Docker Compose
•Опыт работы с CI/CD
Условия
•График 5/2
•Удалённая работа
