Приглашаем опытного DevOps-инженера в команду разработки моделей машинного обучения Bereke Bank!

Задачи:

• Развитие и поддержка платформы GenAI в банке: прод-кластера Kubernetes (on-prem/bare-metal/облако), включая GPU-ноды, пулы, драйверы, CUDA/миграции версий
• Построение и поддержка CI/CD, GitOps (GitLab CI + Argo CD/Flux): шаблоны пайплайнов, policy-as-code, progressive delivery, секреты, деплой в multi-env (dev/test/stage/prod)
• Эксплуатация и тюнинг Kafka/Redpanda: персистентность, ретенции, компрессия, ACL, безопасность, Schema Registry, мониторинг и алертинг
• Настройка и эксплуатация сервисов инференса LLM/STT/TTS: Triton/vLLM/KServe, autoscaling (HPA/VPA/KEDA), оптимизация latency/throughput, A/B/канареечные релизы
• Внедрение Observability end-to-end: метрики, логи, трейсы, бизнес-SLO; дашборды для продуктовых команд; on-call ротации и алерты без «шумов»
• Управление артефактами и регистри: Harbor/анти-троян, репликации, retention, SBOM и подписи
• Data plane для приложений: Postgres/ClickHouse, Redis, S3/MinIO; бэкапы, PITR, репликации, DR-план
• Автоматизация через IaC: Terraform/Ansible (модули, ревью, тесты), единые стандарты окружений, Golden Images/Base Images
• Capacity/Cost-management (в т.ч. GPU): планирование, квоты, bin-packing, оптимизация загрузки, отчётность по затратам
• Инцидент-менеджмент: triage, быстрый recovery, пост-мортемы, предотвращение повторов
• Совместная работа с SecOps/IT-безопасностью: SAST/DAST, supply chain, K8s policies, аудит; соответствие требованиям регулятора
• Поддержка процессов платформенной команды: документация (Runbooks, Playbooks, ADR), внутренняя экспертиза, менторинг, ревью

Обязательные требования к опыту:

• Продвинутые знания Linux (Debian/Ubuntu/CentOS/RHEL), сетевые стеки, namespaces/cgroups, systemd, kernel tuning

• Kubernetes на уровне администрирования кластеров

• CI/CD: GitLab CI (предпочтительно) / Jenkins / GitHub Actions; построение многоступенчатых пайплайнов

• GitOps: Argo CD / Flux, Helm/Kustomize, шаблоны окружений, progressive delivery (Blue/Green, Canary)

• Реляционные и аналитические СУБД на уровне эксплуатации: PostgreSQL/ClickHouse (бэкапы, репликации, настройки)

• Observability: Prometheus/Alertmanager, Grafana, Loki/ELK/OpenSearch, OpenTelemetry (трейсинг/метрики/логи), дашборды и алерты по SLO/ошибочным бюджетам

• Контейнеризация: Docker/BuildKit/kaniko, приватные регистры (Harbor/ACR/ECR/GCR), базовые оптимизации образов

• Практики DevOps/SRE: SLA/SLO, error budgets, постмортемы, RCA, capacity/cost-management

Будет плюсом:

• GPU в Kubernetes: NVIDIA device plugin, MIG/time-slicing, драйверы/CUDA/CUDNN, мониторинг и планирование ресурсов

• Платформы инференса: NVIDIA Triton, vLLM, KServe/Seldon, Bento, Ray Serve — деплой/наблюдаемость

• Объектное хранилище: S3/MinIO; кэширование Redis/KeyDB

• LLMOps-инструменты: Langfuse/Weights & Biases/Arize/Phoenix — метрики качества/трассировка

• Оркестрация процессов: Temporal/Argo Workflows (желательно на уровне эксплуатации)