О Лаборатории ИИ:
Мы исследуем тренды и технологии в области искусственного интеллекта, создаём и развиваем AI-продукты, оказываем поддержку внутренним командам и внешним клиентам при разработке и внедрении решений на базе AI/ML. Также мы активно участвуем в пилотных проектах, пресейлах, организуем хакатоны и формируем бренд экспертизы компании в области ИИ.
Чем предстоит заниматься:
-
Настраивать, развивать и поддерживать инфраструктуру для разработки и эксплуатации AI/ML решений.
-
Управлять CI/CD процессами на основе GitLab для быстрой и надежной поставки AI-продуктов.
-
Развертывать и поддерживать модели машинного обучения и приложения на различных хостингах, серверах с GPU, в облаке Yandex и других платформах.
-
Автоматизировать процессы мониторинга, логирования и обеспечения отказоустойчивости систем.
-
Сотрудничать с AI/ML-архитекторами и разработчиками для оптимизации производительности решений и инфраструктуры.
-
Документировать решения и поддерживать их прозрачность для повторного использования.
Требования:
Образование и опыт работы:
-
Техническое образование (компьютерные науки, информационные технологии, инженерные дисциплины).
-
Опыт работы DevOps-инженером от 3 лет, желателен опыт поддержки AI/ML проектов.
Технические навыки:
-
Глубокие знания Linux и умение работать с низкоуровневой оптимизацией, масштабированием и безопасностью системы.
-
Уверенное владение Docker и Kubernetes для создания, развертывания и оркестрации контейнерных сред, в том числе на серверах с GPU.
-
Опыт автоматизации с помощью Ansible (или других инфраструктурных инструментов) для быстрой и надежной настройки окружений.
-
Продвинутая работа с CI/CD (GitLab CI/CD): умение строить многоступенчатые конвейеры, управлять секретами, разрабатывать гибкие процессы релизов.
-
Знание облачных платформ (в частности, Yandex Cloud) и навыки проектирования гибридных или мультиоблачных решений.
-
Опыт программирования на Python для создания необходимых скриптов автоматизации, интеграции и вспомогательных сервисов.
-
Настройка информационной безопасности: умение выстраивать безопасные каналы передачи данных, управлять доступами и предотвращать уязвимости.
-
Опыт работы с мониторингом и логированием (Prometheus, Grafana, ELK) и желание постоянно совершенствовать подход к наблюдаемости (observability).
-
Практика в MLOps и DataOps: если у вас есть опыт интеграции моделей в продакшен, организации пайплайнов данных и мониторинга ML-систем — это большой плюс.
Профессиональные качества:
-
Умение ясно и просто объяснять технические решения команде и заказчикам.
-
Отличные навыки коммуникации, умение работать в Agile-командах.
-
Ответственность и системный подход к решению задач.
Что мы предлагаем:
-
Возможность работать в инновационной команде, доступ к ресурсам для обучения и профессионального роста, участие в международных проектах.
-
Гибкий график, работа удаленно и из офисов.
-
Участие в специализированных конференциях и воркшопах.
