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.

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.