Системный инженер MLOps (Nova AI)

Orion soft — российский разработчик ИТ-продуктов, в основу которых заложена концепция программно-определяемого ЦОД. Наша цель — сделать работу с AI-инфраструктурой удобной и предсказуемой: от подготовки окружения и выделения GPU до запуска моделей, масштабирования и мониторинга. Ищем системного инженера , который поможет развивать платформу: исследовать технологии, проверять архитектурные гипотезы и доводить решения до готовности к включению в продукт. Ты будешь работать вместе с разработчиками, архитекторами и QA и влиять на то, как устроена Nova AI. Твои задачи: Проводить R&D в области AI/ML-инфраструктуры: сравнивать open source решения, собирать прототипы, оценивать ограничения и предлагать варианты интеграции в платформу; Интегрировать и адаптировать компоненты для рабочих сред ML-инженеров, ML-пайплайнов, хранения и версионирования моделей, запуска инференса; Прорабатывать сценарии обычного и распределённого инференса: развёртывание моделей, масштабирование, сетевое взаимодействие и эффективное использование вычислительных ресурсов; Автоматизировать сборку, установку, настройку и обновление компонентов платформы с помощью CI/CD, Helm и инструментов управления конфигурацией; Создавать тестовые стенды, проводить нагрузочные испытания и проверки отказоустойчивости, находить причины проблем на уровне ОС, Kubernetes, сетей, хранилищ и AI/ML-компонентов; Развивать мониторинг и диагностику платформы: метрики GPU и сервисов, логи, оповещения и инструменты поиска узких мест; Совместно с командой устранять уязвимости, проверять совместимость обновлений и готовить компоненты к выпуску; Документировать решения, ограничения и рекомендации; создавать воспроизводимые примеры и инструкции для пользователей и команды поддержки. Что нужно, чтобы попасть в команду: От трёх лет опыта системным, DevOps- или платформенным инженером; Уверенное владение Linux; Практический опыт работы с Kubernetes; Знание основ TCP/IP, DNS, HTTP(S), TLS и балансировки нагрузки; Умение автоматизировать задачи, работать с Git и CI/CD; Опыт настройки мониторинга и логирования, например с Prometheus и Grafana; Понимание инфраструктурных потребностей AI/ML: чем обучение отличается от инференса, для чего нужны GPU, хранилища моделей и рабочие окружения; Умение самостоятельно разобраться в новой технологии, проверить её на практике и аргументированно представить результаты команде. Английский — на уровне чтения технической документации. Будет серьёзным преимуществом (плюсом): Разворачивал AI/ML-сервисы в Kubernetes и работал с MLflow, JupyterHub, Airflow, Kubeflow или аналогичными инструментами; Запускал модели через vLLM, Triton Inference Server, KServe, Ray или другие инструменты инференса; Работал с GPU-инфраструктурой: драйверами, CUDA, GPU Operator, разделением GPU и планировщиками задач; Знаком с распределёнными вычислениями и высокоскоростными сетями, включая InfiniBand и RDMA; Работал с S3-совместимыми хранилищами, PostgreSQL, векторными базами данных или системами хранения ML-артефактов; Понимаешь инфраструктуру RAG-систем, AI-шлюзов и агентных приложений; Знаком с безопасностью контейнеров, сканированием зависимостей и эксплуатацией ПО в изолированных контурах.