+Оркестрация и CI/CD: Kubernetes (k8s), GitLab CI/CD, Helm.
+Базы данных и Big Data: PostgreSQL, ClickHouse, Hadoop, Trino, Airflow, Redis.
+Observability: Grafana, Prometheus, OpenSearch.
+ML & AI Infrastructure: vLLM, LightLLM, GPU-ноды.
+Безопасность: Keycloak, OAuth2, HashiCorp Vault.
Чем предстоит заниматься
+Администрирование ML-инфраструктуры: Поддержка и масштабирование Kubernetes-кластеров с GPU-нодами, развертывание и оптимизация сервисов инференса (vLLM, LightLLM).
+Развитие CI/CD: Проектирование и улучшение пайплайнов в GitLab CI/CD, ускорение сборок.
+Автоматизация рутины: Замена ручных операций на автоматизированные сценарии, разработка ботов и агентов для поддержки команды.
+MLOps: Автоматизация жизненного цикла ML-моделей: от обучения и тестирования до деплоя и мониторинга дрейфа данных.
+Observability: Настройка комплексного логирования, мониторинга и алертинга (Prometheus, Grafana, OpenSearch) для всех компонентов системы.
+Поддержка инфраструктуры: Администрирование серверов команды, обеспечение отказоустойчивости и безопасности.
+Интеграция агентских систем: Участие в разработке, интеграции и деплое автономных агентных систем и LLM-приложений.
Что мы ожидаем
+Опыт коммерческой администрирования Linux и управления производственными кластерами Kubernetes.
+Уверенное владение Helm (написание чартов, управление релизами).
+Продвинутый опыт построения и поддержки пайплайнов CI/CD (GitLab CI/CD или аналоги).
+Понимание принципов безопасности: опыт работы с Keycloak/OAuth2, управление секретами через Vault.
+Глубокие знания в области Observability: стек Prometheus/Grafana, OpenSearch.
+Навыки написания скриптов для автоматизации (Python, Bash).
Будет круто, если вы
+Имеете опыт поддержки и администрирования Big Data-сервисов: Trino, Airflow, ClickHouse, Kafka, Hadoop, Redis.
+Разрабатывали внутренний тулинг и утилиты на Python.
+Сталкивались с задачей оптимизации работы GPU в Kubernetes (device plugins, мониторинг VRAM, планирование задач).
+Знаете принципы работы LLM и фреймворков для их обслуживания