RUВакансия из Hirify RU, списка российских tech-компаний
Пожаловаться
Зарплата и рынок
развернуть
По рынку СНГ данных пока нет
На международном рынке: $118к/год ($84к - $145к)
86
Хорошая вакансия
развернуть
Задачи для начинающего инженера описаны чётко, есть работа под руководством опытного специалиста и путь к Kubernetes и MLOps; формат только из офиса ограничивает гибкость.
Только офис
Современный стек
Проекты в AI
Рост с наставником
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
Текст:
Hirify AI/Оригинал
TL;DR
Младший DevOps-инженер (AI): Развёртывание и поддержка dev/test/prod-окружений, контейнеризация приложений и автоматизация деплоя для AI/ML-проектов с акцентом на Linux, Docker, Kubernetes и CI/CD. Focus on настройку мониторинга, решение инфраструктурных проблем вместе с опытным инженером и постепенное освоение Helm, IaC, облачной инфраструктуры и MLOps.
Локация: работа в офисе в Ярославле, Россия
Компания
Raft Digital Solutions разрабатывает и внедряет решения на базе генеративного AI, включая AI-ассистентов, агентные системы, аналитические сервисы, LLM-решения и собственные AI-продукты для российских и международных заказчиков.
Что делать
Помогать развёртывать и поддерживать dev/test/prod-окружения.
Контейнеризировать и деплоить приложения, работать с Linux-серверами, Docker и Kubernetes.
Настраивать и поддерживать CI/CD-пайплайны.
Помогать настраивать мониторинг сервисов и разбирать инфраструктурные проблемы вместе с опытным DevOps/MLOps-инженером.
Постепенно подключаться к Helm, Ansible/Terraform, облачной инфраструктуре и MLOps-задачам.
Требования
Уверенное базовое знание Linux.
Понимание сетей: TCP/IP, DNS, HTTP/HTTPS и порты.
Docker: сборка образа, написание Dockerfile, запуск и отладка контейнера.
Знание Git и понимание принципов CI/CD.
Базовое понимание Kubernetes: pod, deployment, service и ingress.
Базовый Bash или Python для автоматизации.
Желание развиваться в DevOps и разбираться в работе инфраструктуры, а не только выполнять инструкции.
Хорошо, если есть
Pet-проекты или учебные проекты с Docker/Kubernetes.
Опыт с GitLab CI или GitHub Actions, знакомство с Helm.
Опыт с Ansible или Terraform.
Опыт с Prometheus и Grafana, Nginx, PostgreSQL или Redis.
Опыт работы с облаками: Yandex Cloud, AWS, GCP и другими.
Интерес к MLOps и ML/LLM-инфраструктуре.
Культура и преимущества
Работа рядом с опытным DevOps/MLOps-инженером и рост на реальных задачах.
Постепенное усложнение задач: от базовой инфраструктуры и деплоев до Kubernetes и MLOps.
Проекты в области AI/ML с возможностью увидеть работу ML/LLM-сервисов в production.
Минимум бюрократии и возможность напрямую влиять на технические решения.
Будьте осторожны
Если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого. Это мошенники. Обязательно жмите «Пожаловаться» или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →