AI-помощник: сопроводительное письмо, адаптация резюме, тренировка собеседованияПерейти ↓
Описание вакансии
В Блоке Информационной безопасности в Департаменте координации защиты информации в Управлении безопасности инфраструктуры открыта вакансия для DevOps-инженера (ML/AI, DevSecOps, MLSecOps)
Ключевые задачи
•Проектирование и сопровождение инфраструктуры для обучения и инференса ML и LLM-моделей
•Автоматизация CI/CD пайплайнов разработки ПО и DataScience-команды: сборка ПО, тестирование, сборка образов, тестирование моделей, деплой в различные окружения
•Работа с GPU-инфраструктурой и управление on-premise GPU-серверами: настройка драйверов ОС, мониторинг, оптимизация использования ресурсов
•Внедрение практик DevSecOps: сканирование уязвимостей в контейнерах (Trivy), SAST/DAST, управление секретами (HashiCorp Vault), политики сетевой безопасности
•Обеспечение безопасности ML и AI-пайплайнов (MLSecOps): защита данных, контроль доступа к моделям, мониторинг дрейфа и аномалий
•Мониторинг и логирование инфраструктуры и приложений (Prometheus, Grafana)
Что важно для нас
•Опыт администрирования и уверенное владение Linux (AstraLinux)
•Навыки разработки скриптов автоматизации (bash, python)
•Опыт конфигурирования и сопровождения СУБД (postgres, clickhouse)
•Уверенное владение Docker, опыт построения CI/CD (GitLab CI / Jenkins / GitHub Actions)
•Понимание основ безопасности: управление доступом, сетевые политики, принципы минимальных привилегий
•Опыт работы с GPU-инстансами, опыт работы с системами мониторинга (Prometheus, Grafana)
•Базовое понимание жизненного цикла ML-моделей: разница между обучением и инференсом, работа с фреймворками (PyTorch/TensorFlow)
•Понимание основных элементов AI-инфраструктуры (инфраструктура LLM, AI-агенты, MCP-серверы)
•Готовность разбираться в требованиях AI-инженеров и ML-разработчиков (DataScience) и предлагать инфраструктурные решения
Будет преимуществом
•Опыт конфигурирования кластеров Kubernetes (helm, операторы, написание манифестов)
•Опыт использования систем управления конфигурацией и знакомство с Infrastructure as code (Ansible, terraform и т.п.)
•Опыт развертывания и обслуживания LLM (Large Language Models) в продуктивных средах (vLLM, HuggingFace)
•Мониторинг производительности LLM
•Знание инструментов MLOps: MLflow, DVC
•Практический опыт внедрения DevSecOps/MLSecOps
Что предлагаем
•Официальное оформление в соответствии с ТК РФ
•График работы: 5/2 с 9:00 до 18:00, сокращенный рабочий день по пятницам до 16:45.
•Гибридный формат работы после испытательного срока (1 день в неделю удаленно)
•Конкурентный уровень дохода
•Доплата к отпуску и больничному листу
•«Кафетерий льгот»: ДМС для работника и членов семьи, возмещение затрат на отдых, спортивные услуги, покупки на маркетплейсе «ПСБ Маркет»
•Дополнительные льготы при заключении брака и рождении детей
•Материальная поддержка в определенных жизненных ситуациях
•Бесплатная программа поддержки работников: юридические, финансовые и психологические консультации, помощь в бытовых вопросах, автопомощь, корпоративные скидки, профориентация детей работников
•Возможность профессионального развития и прохождения внутреннего и внешнего профессионального обучения
•Корпоративная паритетная пенсионная программа
