DevOps Engineer

hirix — это рекрутинговый партнёр по поиску IT-талантов. Мы помогаем компаниям собирать сильные команды, а специалистам находить проекты, где их экспертиза действительно нужна. Подбираем в IT, Digital, AI и ведём каждого кандидата от первого контакта до оффера.

Наш заказчик расширяет команду и ищет DevOps Engineer в сильную команду, где ценят техническую экспертизу.

О проекте и команде:
Основные продукты компании – это высокоточные системы машинного обучения, которые помогают игровым платформам увеличивать LTV игроков, оптимизировать расходы на привлечение и прогнозировать отток ключевых клиентов.
Компания гордится своей сильной командой с экспертизой в AI/ML и продукте.

Задачи на этой роли:

• Проектирование и поддержка инфраструктуры ML платформы на AWS.
• Разработка, настройка и обслуживание CI/CD пайплайнов для автоматизации развертывания моделей и инфраструктуры.
• Управление и обслуживание Kubernetes кластера для обеспечения масштабируемости и надежности приложений.
• Настройка мониторинга и логирования для всех компонентов инфраструктуры и моделей машинного обучения.
• Cобирать требования от ML ресерчеров и ML инженеров, саппортить их по текущим проблемам

Ожидания от кандидата:

• Опыт работы с AWS (EC2, S3, EKS, VPC и другими сервисами).
• Опыт настройки и управления Kubernetes кластерами (K8s) в облачной или on-premise среде.
• Опыт работы с CI/CD инструментами (GitLab CI, Github, Jenkins, CircleCI и др) для автоматизации процессов развертывания и тестирования.
• Опыт работы с IaC инструментами (Terraform, Ansible, CloudFormation и другие).
• Знание принципов и практик MLOps, включая автоматизацию пайплайнов для разработки, тестирования и деплоя моделей.
• Опыт работы с мониторингом и логированием (Prometheus, Grafana, ELK Stack, CloudWatch и др.).
• Опыт с Docker и контейнеризацией приложений.
• Желательно: опыт работы с Kubernetes операторами, Helm, Istio.

Будет преимуществом:

• Понимание базовых принципов машинного обучения, знакомство со стандартным Python стеком (Pandas, Numpy, Sklearn, Pytorch, CatBoost / LightGBM).
• Знание Python не только на уровне парсинга ямлов.
• Опыт работы с инструментами для управления моделями и экспериментами (что-нибудь из MLFlow, ClearML, Kubeflow и др.).

Условия и возможности:

• Работу над множеством проектов с разными требованиями к деплою.
• Удаленный формат работы.
• Гибкое начало рабочего дня (с 9 до 12).
• ДМС со стоматологией после испытательного срока.
• Кафетерий льгот, покрывающий спорт, обучение, языки.
• Корпоративная библиотека.
• Корпоративы с выездами на природу и призами, тимбилдинги, мастер-классы и т.д.

​​​​​​​​​​​​​​Возможно, именно эта возможность станет для вас следующим важным карьерным шагом. Если вам откликается эта роль — отправляйте CV или пишите напрямую, обсудим детали и ответим на все вопросы.