Ведущий DevSecOps-инженер (AI)

Локация: Казань, Вахитовский район, улица Татарстан, 55. Доступны офисный, удалённый и гибридный форматы работы.

Зарплата: 229 000–245 000 ₽ в месяц до вычета налогов, включая квартальную премию.

Компания

Агросила — стабильная развивающаяся компания, внедряющая информационные, аналитические и AI-решения для повышения эффективности бизнеса.

Что делать

• Проектировать, разворачивать и сопровождать инфраструктуру DataHub, AI/ML- и RAG-сервисов, чат-ботов, голосовых ассистентов, цифровых помощников и баз знаний.
• Развивать DevSecOps-практики: CI/CD, Infrastructure as Code, контейнеризацию, управление секретами, мониторинг, логирование и контроль уязвимостей.
• Настраивать конвейеры сборки, тестирования, security-проверок и доставки приложений в окружения dev, test, preprod и prod.
• Обеспечивать надёжность, отказоустойчивость и производительность облачной и локальной инфраструктуры, включая резервное копирование и аварийное восстановление.
• Собирать требования бизнеса, формировать технические задания и совместно с DE/DS/ML/AI-специалистами определять архитектуру AI-решений.
• Интегрировать AI-сервисы с 1С, CRM, DWH, BI, базами знаний и внутренними информационными системами.

Требования

• Опыт работы DevSecOps-инженером от 3 лет с доведением проектов до промышленной эксплуатации.
• Опыт проектирования инфраструктуры для AI/ML- и RAG-сервисов, включая LLM, векторные базы данных, GPU-инференс, очереди, кэширование и оркестрацию.
• Практический опыт с Jenkins, Docker, Kubernetes или k3s, Helm, Terraform, Ansible, Git и Linux-инфраструктурой.
• Знание системной, микросервисной и AI-архитектуры; навыки работы с C4, UML и BPMN.
• Опыт мониторинга, логирования, алертинга, трассировки LLM-запросов, настройки RPO/RTO и отказоустойчивых режимов.
• Знание DevSecOps и требований информационной безопасности, включая SSO/RBAC, AD, аудит, защиту данных, 152-ФЗ и 187-ФЗ.

Хорошо, если есть

• Опыт построения DevSecOps-практики с нуля или существенного развития существующих процессов.
• Опыт эксплуатации ML/LLM-моделей в продуктиве, включая MLOps/LLMOps, версионирование и мониторинг качества.
• Опыт разработки и обучения ML-моделей.
• Опыт работы с Yandex Cloud, AWS или GCP.
• Профильные сертификаты в области DevOps, Kubernetes или информационной безопасности.

Культура и преимущества

• Пятидневная 40-часовая рабочая неделя и офисный, удалённый или гибридный формат.
• Белая заработная плата, квартальная премия, наставничество и кураторство.
• Обучение и профессиональное развитие за счёт компании.
• Участие в крупных проектах и возможности карьерного роста.
• Командное взаимодействие, обмен знаниями, код-ревью и корпоративные мероприятия.
• Подарки сотрудникам, праздничные и спортивные мероприятия.