Kaspersky
MLOps
Зарплата не указана
Москва
Обязанности
- 01Проектировать архитектуру AI-систем (от прототипа до production)
- 02Внедрение GPU-планировщика (Kueue, Volcano или аналог) для шаринга нагрузки на одном железе
- 03Проектирование и поддержка ML-пайплайнов (обучение, валидация, деплой моделей)
- 04CI/CD для моделей: версионирование данных, моделей, экспериментов
- 05Мониторинг production-моделей (drift detection, performance tracking)
- 06Деплой и оптимизация LLM / inference-серверов (vLLM, TGI, Triton)
- 07Контейнеризация и оркестрация сервисов (Docker, K8s)
- 08CI/CD (GitLab CI, Jenkins)
- 09IaC (Terraform, Ansible)
- 10Мониторинг и observability (Prometheus, Grafana, Loki)
- 11Автоматизация рутинных операций
- 12Обеспечение выполнения требований ИБ в отношении инфраструктуры
- 13Ведение технической документации по вверенным ресурсам
Требования
- 01Бэкграунд в ML/DS — понимание процессов обучения, инференса, работы с данными
- 02Опыт от 2 лет в MLOps / DevOps с ML-спецификой (было бы огромным плюсом)
- 03Docker, Kubernetes (Helm, управление кластерами) — production-опыт
- 04Python — уверенное владение
- 05CI/CD (GitLab CI, Jenkins, методология GitOps)
- 06Глубокие знания Linux
- 07Terraform / Ansible для IaC
- 08Опыт построения или управления GPU-кластерами (NVIDIA, CUDA, nvidia-container-toolkit)
- 09Опыт с GPU-планировщиками (Kueue, Volcano, Run:ai)
- 10Опыт с MLflow, Kubeflow, Airflow или аналогами
- 11Высшее техническое образование