DevOps / MLOps Engineer (Junior+ / Middle)

Локация: Алматы, проспект Аль-Фараби, 21/10; работа на месте работодателя или в гибридном формате

Компания

Создание AI-решений для бизнеса и внедрение LLM-сервисов в облачных и закрытых корпоративных контурах.

Что делать

• Развивать инфраструктуру в облаке и на серверах заказчиков.
• Автоматизировать сборку и развёртывание приложений через CI/CD, Terraform и Helm.
• Изолировать среды Local, Stage и Prod и обеспечивать стабильную работу Kubernetes, Kafka и Redis.
• Настраивать мониторинг, логирование и оповещения для серверов, API и AI-сервисов, включая учёт потребления токенов LLM.
• Обеспечивать изоляцию данных и развёртывание решений в закрытых контурах с учётом требований информационной безопасности.
• Участвовать в развёртывании и оптимизации открытых LLM на GPU-серверах и проектировании Data Lake на Apache Iceberg.

Требования

• От 1 года до 3 лет опыта.
• Уверенные практические знания Linux, Docker и Kubernetes.
• Опыт настройки CI/CD-пайплайнов; понимание Terraform и Helm.
• Понимание облачной инфраструктуры AWS, GCP или Яндекс Cloud и размещения систем на собственных серверах.
• Интерес к MLOps, PyTorch, RAG, локальным LLM и GPU-инфраструктуре.
• Самостоятельность, способность выявлять проблемы, предлагать решения и доводить задачи до результата.
• Готовность брать ответственность за инфраструктуру и взаимодействовать с командой разработки.

Хорошо, если есть

• Опыт развёртывания LLM и оптимизации инференса, включая квантование моделей.
• Работа с GPU-серверами в облаке или на собственном оборудовании.
• Опыт настройки Prometheus, Grafana, Loki или ELK.
• Работа с Kafka, Redis, Apache Iceberg или Service Mesh.
• Опыт внедрения решений в закрытых корпоративных контурах.

Культура и преимущества

• Полная или частичная занятость; в вакансии также указан офисный или гибридный формат.
• Работа в основной инженерной команде рядом с сильными инженерами.
• Возможность влиять на архитектуру и развитие инфраструктуры.
• Обучение специфике MLOps, LLM и GPU-инфраструктуры.
• Практический опыт внедрения AI-решений для крупных заказчиков.
• Возможность роста до Senior DevOps / MLOps по результатам работы и готовности брать более сложные задачи.