О компании
Orion soft создает стабильное ПО для ИТ-инфраструктуры Enterprise-бизнеса.
Наши продукты помогают автоматизировать и оптимизировать процессы, создавать защищенную инфраструктуру под КИИ, строить частные облака и запускать эффективные ML/AI-процессы. Наша цель — сделать работу с AI-инфраструктурой удобной и предсказуемой: от подготовки окружения и выделения GPU до запуска моделей, масштабирования и мониторинга.
Ищем системного инженера, который поможет развивать платформу: исследовать технологии, проверять архитектурные гипотезы и доводить решения до готовности к включению в продукт. Ты будешь работать вместе с разработчиками, архитекторами и QA и влиять на то, как устроена Nova AI.
Твои задачи
•Проводить R&D в области AI/ML-инфраструктуры: сравнивать open source решения, собирать прототипы, оценивать ограничения и предлагать варианты интеграции в платформу.
•Интегрировать и адаптировать компоненты для рабочих сред ML-инженеров, ML-пайплайнов, хранения и версионирования моделей, запуска инференса.
•Прорабатывать сценарии обычного и распределённого инференса: развёртывание моделей, масштабирование, сетевое взаимодействие и эффективное использование вычислительных ресурсов.
•Автоматизировать сборку, установку, настройку и обновление компонентов платформы с помощью CI/CD, Helm и инструментов управления конфигурацией.
•Создавать тестовые стенды, проводить нагрузочные испытания и проверки отказоустойчивости, находить причины проблем на уровне ОС, Kubernetes, сетей, хранилищ и AI/ML-компонентов.
•Развивать мониторинг и диагностику платформы: метрики GPU и сервисов, логи, оповещения и инструменты поиска узких мест.
•Совместно с командой устранять уязвимости, проверять совместимость обновлений и готовить компоненты к выпуску.
•Документировать решения, ограничения и рекомендации; создавать воспроизводимые примеры и инструкции для пользователей и команды поддержки.
Наши ожидания
•От трёх лет опыта системным, DevOps- или платформенным инженером.
•Уверенное владение Linux.
•Практический опыт работы с Kubernetes.
•Знание основ TCP/IP, DNS, HTTP(S), TLS и балансировки нагрузки.
•Умение автоматизировать задачи, работать с Git и CI/CD.
•Опыт настройки мониторинга и логирования, например с Prometheus и Grafana.
•Понимание инфраструктурных потребностей AI/ML: чем обучение отличается от инференса, для чего нужны GPU, хранилища моделей и рабочие окружения.
•Умение самостоятельно разобраться в новой технологии, проверить её на практике и аргументированно представить результаты команде. Английский — на уровне чтения технической документации.
Здорово, если ты
•Разворачивал AI/ML-сервисы в Kubernetes и работал с MLflow, JupyterHub, Airflow, Kubeflow или аналогичными инструментами.
•Запускал модели через vLLM, Triton Inference Server, KServe, Ray или другие инструменты инференса.
•Работал с GPU-инфраструктурой: драйверами, CUDA, GPU Operator, разделением GPU и планировщиками задач.
•Знаком с распределёнными вычислениями и высокоскоростными сетями, включая InfiniBand и RDMA.
•Работал с S3-совместимыми хранилищами, PostgreSQL, векторными базами данных или системами хранения ML-артефактов.
•Понимаешь инфраструктуру RAG-систем, AI-шлюзов и агентных приложений.
•Знаком с безопасностью контейнеров, сканированием зависимостей и эксплуатацией ПО в изолированных контурах.
Мы предлагаем
•Конкурентную заработную плату, соответствующую навыкам, прозрачную систему премирования.
•Работу в аккредитованной ИТ-компании.
•Гибридный формат работы — можно работать удаленно или в офисе с командой.
•Курсы и тренинги от корпоративного университета, возможность внешнего обучения и сертификации за счет компании, регулярные внутренние митапы и обмен опытом.
•Заботу о здоровье: ДМС в лучших клиниках с полным пакетом услуг (включая стоматологию и телемедицину) с первого рабочего дня, разнообразные спортивные программы в офисе и за его пределами.
•Комфортный и уютный офис с парковкой, собственным кафе и компенсацией питания, кухни на каждом этаже, спортзал с душевой.
