MLOps Engineer (ML Platform)

Мы развиваем внутреннюю ML-платформу для команд Data Science и ML. Платформа обеспечивает полный цикл работы с ML: от интерактивных окружений для исследований до обучения моделей на GPU, версионирования данных и моделей, оркестрации пайплайнов. Ищем MLOps-инженера, который поможет развивать инфраструктуру, автоматизировать процессы и делать платформу надёжной, масштабируемой и удобной для пользователей. Наш стек * ОС и контейнеры: Linux, Docker, Kubernetes, Helm * IaC и автоматизация: Terraform, Ansible * CI/CD: GitLab, GitLab CI/CD, Registry * Мониторинг и логи: Grafana, Prometheus, VictoriaMetrics, Kibana * Языки: Python * ML-инструменты: JupyterHub, YTsaurus, Slurm, Airflow, MLflow, LakeFS * GPU: NVIDIA GPU, MIG * Сеть: TCP/IP, DNS, ingress, балансировка, сетевые политики. Место работы: г Москва Требуемый опыт: От 3 до 6 лет Обязанности: * развивать и поддерживать ML-платформу: окружения для обучения и экспериментов * разворачивать и сопровождать сервисы в Kubernetes: Helm, Docker, ingress, сетевые политики, балансировка * автоматизировать инфраструктуру с помощью Terraform, Ansible, Helm * строить и поддерживать CI/CD-процессы в GitLab: сборка, тестирование, публикация образов в Registry, деплой * управлять GPU-ресурсами: NVIDIA GPU, MIG, планирование, изоляция, мониторинг загрузки * интегрировать и поддерживать инструменты ML-платформы: JupyterHub, YTsaurus, Slurm, Airflow, MLflow, LakeFS * обеспечивать observability: Grafana, Prometheus, VictoriaMetrics, Kibana * работать с сетью: DNS, TCP/IP, маршрутизация, балансировка, firewall, service discovery * писать автоматизацию и внутренние сервисы на Python * обеспечивать отказоустойчивость, безопасность, масштабирование и предсказуемость платформы * консультировать команды DS/ML по использованию платформы и лучшим практикам. Требования: * уверенное знание Linux и сетей * коммерческий опыт эксплуатации Kubernetes в production * опыт работы с Docker, Helm, Terraform, Ansible * опыт построения CI/CD в GitLab, включая Registry * понимание принципов мониторинга и логирования: Prometheus, VictoriaMetrics, Grafana, Kibana * уверенный Python для автоматизации и написания внутренних сервисов * опыт работы с GPU-ресурсами: NVIDIA GPU, MIG, планирование и мониторинг * понимание жизненного цикла ML-моделей и задач MLOps * опыт интеграции или поддержки инструментов из ML-стека: JupyterHub, YTsaurus, Slurm, Airflow, MLflow, LakeFS. Условия: * возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.