MLOps Engineer

Лаборатория Касперского
Москва
🏢 Офис
Middle
Полная занятость
Россия
Описание вакансии
О команде

SS-infra (Security Services Infrastructure) — команда, занимающаяся развитием и построением инфраструктуры в составе Security Services. Мы строим, автоматизируем и защищаем инфраструктуру для «красных» и «синих» команд (Penetration Testing, Red Teaming, Incident Response, Threat Hunting и др.). Покрываем весь спектр DevOps/SecOps/DevSecOps.

Роль

Ищем инженера с ML- или DevOps-бэкграундом, который перешёл в MLOps. Нам нужен инженер, готовый пилотировать, внедрять и развивать новые решения и подходы. Помимо ML-инфраструктуры, нужно быть готовым помогать команде с классическими DevOps-задачами.

Обязанности

MLOps

Проектировать архитектуру AI-систем (от прототипа до production);
Внедрение GPU-планировщика (Kueue, Volcano или аналог) для шаринга нагрузки на одном железе
Проектирование и поддержка ML-пайплайнов (обучение, валидация, деплой моделей)
CI/CD для моделей: версионирование данных, моделей, экспериментов
Мониторинг production-моделей (drift detection, performance tracking)
Деплой и оптимизация LLM / inference-серверов (vLLM, TGI, Triton)

DevOps

Контейнеризация и оркестрация сервисов (Docker, K8s)
CI/CD (GitLab CI, Jenkins)
IaC (Terraform, Ansible)
Мониторинг и observability (Prometheus, Grafana, Loki)
Автоматизация рутинных операций
Обеспечение выполнения требований ИБ в отношении инфраструктуры
Ведение технической документации по вверенным ресурсам
Требования
Бэкграунд в ML/DS — понимание процессов обучения, инференса, работы с данными
Опыт от 2 лет в MLOps / DevOps с ML-спецификой (было бы огромным плюсом)
Docker, Kubernetes (Helm, управление кластерами) — production-опыт
Python — уверенное владение
CI/CD (GitLab CI, Jenkins, методология GitOps)
Глубокие знания Linux
Terraform / Ansible для IaC
Опыт построения или управления GPU-кластерами (NVIDIA, CUDA, nvidia-container-toolkit)
Опыт с GPU-планировщиками (Kueue, Volcano, Run:ai)
Опыт с MLflow, Kubeflow, Airflow или аналогами
Высшее техническое образование
Будет плюсом
Опыт работы с LLM / inference-серверами (vLLM, TGI, Triton)
Знакомство со стеком команды: Gitlab, Nginx, Kafka, RabbitMQ, Elasticsearch, Loki, Grafana, Vault, Keycloak
Понимание специфики multi-tenant GPU-шаринга (MIG, MPS, time-slicing)
Опыт работы с Talos OS / Flatcar
Опыт построения гетерогенной инфраструктуры (on-premise + облака)
AI-помощник
ИсточникСкрыто
Опубликовано7 июл.
Настоящий работодатель никогда не попросит перевести деньги, продиктовать код из SMS, войти под чужим аккаунтом или поставить непонятное приложение. Столкнулся с таким при отклике — прекращай переписку и расскажи нам в чате с основателем или через форму обратной связи.