# Site Reliability Engineer (SRE)
AI-платформа корпоративного уровня — аналог AI Hub. Реализован чат-интерфейс (аналог ChatGPT) и сценарии сбора аналитики по собственным базам знаний (RAG на базе Qdrant) и по открытым источникам в интернете. В качестве LLM используются современные модели, задействован LLM-шлюз с маршрутизацией запросов.
Проект введён в промышленную эксплуатацию: работают реальные пользователи, нагрузка стабилизирована, требования к доступности согласованы.
Технологический стек
•PostgreSQL — основное хранилище данных
•Kubernetes — оркестрация
•Kafka — обмен событиями
•Redis — кэширование
•S3 (совместимое объектное хранилище) — данные и бэкапы
•Qdrant — векторная база знаний
•Prometheus + Grafana — мониторинг
•OpenSearch — логи
Твои задачи
•обеспечение доступности и отказоустойчивости платформы в проде: определение и контроль SLO/SLI, дежурства, разбор инцидентов, проведение postmortem
•разработка и сопровождение CI/CD-конвейеров, инфраструктуры как кода (IaC)
•управление Kubernetes: кластеры и версии, admission-контроллеры, network policies, resource limits/requests, HPA, автоскейлинг
•диагностика и оптимизация производительности (CPU / memory / I/O), профилирование нагрузки LLM-инференса
•настройка и развитие наблюдаемости: метрики, логи, трассировки, алертинг, дашборды
•управление секретами и доступом, выполнение требований безопасности
•работа с Kafka, Redis, PostgreSQL и S3: настройка, тюнинг, резервное копирование и восстановление, DR-планы
•участие в архитектурных решениях для новых сервисов платформы
Мы ожидаем, что у тебя есть
•3+ года опыта в SRE / DevOps / платформенной инфраструктуре
•глубокий опыт работы с Kubernetes в промышленной эксплуатации
•PostgreSQL: планирование запросов, индексы, репликация, бэкапы и восстановление
•Kafka, Redis, S3-совместимые объектные хранилища
•CI/CD, Linux, Bash
•мониторинг и логирование: Prometheus / Grafana, OpenSearch, алертинг
•понимание принципов SLO / SLI / Error Budgets
•опыт работы с облачной и on-premise инфраструктурой, сетевой уровень, TLS
•опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
Будет плюсом
•опыт эксплуатации ML/LLM-инференса (vLLM, Triton, KServe), понимание нагрузочных профилей GPU
•опыт работы с векторными БД (Qdrant, Milvus, pgvector)
•знание IaC (Terraform, Ansible)
•опыт участия в RAG / AI-платформенных проектах
•навыки написания postmortem и улучшения процессов эксплуатации
Работа в СберТехе — это
•гибридный формат работы
•годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты
•статус аккредитованной ИТ-компании
•расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для семьи
•корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях
•90 дней удаленной работы из любого региона РФ
•льготная ипотека в Сбере
•бесплатная подписка СберПрайм, которой можно поделиться с 3 близкими
