- Страна
- Россия
DevOps инженер
Оценка ИИАктуальный стек технологий (AI/LLM), работа с GPU и возможность удаленки делают вакансию крайне привлекательной для опытных инженеров. Компания занимается инновационными решениями, что гарантирует интересные задачи.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний Kubernetes и Terraform на уровне Senior, а также специфического опыта работы с GPU-нагрузками и инференсом LLM, что значительно повышает порог входа.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Senior DevOps в сфере AI/LLM на российском рынке медиана составляет около 350 000 - 450 000 рублей. Специалисты с опытом работы с GPU-инфраструктурой могут претендовать на верхнюю границу рынка.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
Raft Digital Solutions
DevOps инженер
Можно удалённо
Команда экспертов по внедрению AI-решений на базе LLM в бизнес-процессы клиентов, а также занимается безопасностью ИИ. Ищем hands-on инженера, который умеет выстраивать инфраструктуру самостоятельно — от идеи до продакшена.
*☑️* Чем предстоит заниматься
-Проектировать и масштабировать Kubernetes-инфраструктуру для on-prem и cloud-окружений (dev/stage/prod)
-Разворачивать и поддерживать inference-инфраструктуру для LLM-моделей на GPU
-Поддерживать GitLab CI/CD и собственные Helm-чарты
-Консультировать DevOps-специалистов заказчика по развёртыванию продукта и готовить клиентские on-prem-сборки
-Развивать observability и диагностировать production-инциденты
*☑️* Что ждём от кандидатов
-Уверенная эксплуатация Kubernetes в продакшене: диагностика, PVC, scheduling, probes, secrets
-Helm/Helmfile — управление релизами, шаблоны, мультиокружения
-GitLab CI/CD + Terraform — настраивал и знаешь изнутри
-Observability-стек: Prometheus, Grafana, Loki, OpenTelemetry
-Эксплуатация PostgreSQL, Redis, ClickHouse — миграции, backup/restore, sizing
-Английский: читаешь тех.документацию без словаря
*☑️* Будет плюсом: опыт с GPU-нагрузками в Kubernetes и vLLM/inference-серверами; опыт с Yandex Cloud/Cloud.ru; навыки сайзинга инфраструктуры
Контакты: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Kubernetes
- Helm
- GitLab CI/CD
- Terraform
- Prometheus
- Grafana
- Loki
- OpenTelemetry
- PostgreSQL
- Redis
- ClickHouse
- GPU
- LLM
- vLLM
- Yandex Cloud
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с GPU в контейнеризированных средах.
Расскажите о специфике настройки NVIDIA Device Plugin в Kubernetes и с какими проблемами при распределении GPU-ресурсов вы сталкивались?
Оценка навыков проектирования отказоустойчивых систем.
Как бы вы организовали процесс деплоя и обновления LLM-моделей в K8s, чтобы минимизировать downtime и обеспечить быстрый откат?
Проверка компетенций в области безопасности и управления конфигурациями.
Какие подходы вы используете для управления секретами в мультикластерных средах при использовании Helm и GitLab CI?
Оценка навыков траблшутинга в сложных распределенных системах.
Опишите ваш алгоритм действий при диагностике инцидента, когда задержка (latency) инференса модели резко возросла в продакшене.
Проверка опыта работы с базами данных в контексте DevOps.
Каковы особенности эксплуатации PostgreSQL и ClickHouse в Kubernetes: как вы настраиваете бэкапы и обеспечиваете консистентность данных?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
