- Страна
- Россия
- Зарплата
- 170 000 ₽ – 230 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

DevOps-инженер (AI-платформа)
Интересная и актуальная позиция на стыке DevOps и AI в известной компании. Предлагается работа с современным стеком (vLLM, RAG) и прозрачные этапы найма, однако зарплатная вилка может быть чуть ниже рынка для специалистов с таким редким набором навыков.
Сложность вакансии
Роль требует редкого сочетания классического DevOps-опыта (от 4 лет) и глубокой экспертизы в специфической области AI/ML инфраструктуры (GPU, LLM-инференс, векторные БД). Высокая сложность обусловлена необходимостью понимать внутренние механизмы работы языковых моделей для их оптимизации.
Анализ зарплаты
Предложенная вилка (170 000 – 230 000 руб. gross) соответствует уровню Middle+ DevOps, однако для специализации в AI Infrastructure (LLMops) рыночные показатели часто начинаются от 250 000 – 300 000 руб. net. Тем не менее, для региональной компании с возможностью удаленки это конкурентное предложение.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в KODE уже сейчас
Присоединяйтесь к команде KODE и развивайте передовую AI-инфраструктуру, отправив резюме Татьяне!
Описание вакансии
#вакансия
Город и адрес офиса: Калининград
Формат работы: удаленка, гибрид, офис
Занятость: полная
Зарплатная вилка: от 170000 gross до 230000 gross
Особенности найма:
- удаленка только из городов РФ
- 2 этапа интервью
Описание вакансии:
Чем предстоит заниматься:
- Развертывание, сопровождение и обновление LLM-инференс платформ (vLLM, SGLang, Ollama);
- Эксплуатация и развитие AI-платформы в Kubernetes, включая масштабирование и управление GPU-ресурсами;
- Настройка AI Gateway (LiteLLM): маршрутизация запросов, API-ключи, квоты, лимиты и политики доступа;
- Оптимизация производительности inference: batching, KV Cache, semantic cache, снижение latency и стоимости инференса;
- Настройка мониторинга, логирования и трассировки (OpenTelemetry, Langfuse, SigNoz, Prometheus/Grafana);
- Автоматизация CI/CD процессов для инфраструктуры и моделей, поддержка GitOps-подхода;
- Интеграция и сопровождение сервисов памяти, векторных хранилищ и компонентов RAG/Agentic AI;
- Диагностика и устранение инцидентов, обеспечение стабильности и высокой доступности LLM-платформы.
Что мы ждём от нового члена команды:
- ВАЖНО! Опыт в роли DevOps от 4 лет;
- Опыт администрирования Kubernetes в production, Docker, Helm, понимание GitOps-подходов;
- Опыт эксплуатации LLM inference-серверов (vLLM, SGLang, Ollama или TGI) и понимание их архитектуры;
- Хорошее понимание принципов работы LLM: токены, KV Cache, batching, streaming, квантование, RAG;
- Практический опыт работы с GPU (NVIDIA/CUDA), распределением ресурсов и оптимизацией производительности;
- Опыт настройки мониторинга и observability (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, SigNoz/Langfuse);
- Уверенные знания Linux, Docker, сетевого взаимодействия и диагностики инфраструктурных проблем;
- Навыки автоматизации на Python и работы с CI/CD (GitLab CI/GitHub Actions);
- Опыт работы с Redis, PostgreSQL и API-шлюзами;
- Знание LiteLLM, KEDA, Qdrant/Milvus будет преимуществом.
Название компании: KODE
Контакты: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Kubernetes
- Docker
- Helm
- GitOps
- vLLM
- Ollama
- Python
- GitLab CI
- GitHub Actions
- Prometheus
- Grafana
- OpenTelemetry
- Redis
- PostgreSQL
- NVIDIA CUDA
- Qdrant
- Milvus
- KEDA
Возможные вопросы на собеседовании
Вопрос проверяет практический опыт работы с GPU в K8s и понимание механизмов аллокации ресурсов.
Как вы организуете совместное использование GPU несколькими подами в Kubernetes и какие инструменты для этого используете?
Важно понять, как кандидат подходит к оптимизации стоимости и производительности инференса.
Какие параметры vLLM или SGLang вы бы настраивали в первую очередь для снижения latency при высоком потоке запросов?
Проверка знаний в области AI Gateway, указанного в требованиях.
В чем преимущество использования LiteLLM в качестве прокси перед прямым обращением к инференс-серверам?
Проверка понимания специфики мониторинга LLM.
Какие специфические метрики, помимо стандартных CPU/RAM, критичны для мониторинга здоровья LLM-сервиса?
Проверка навыков автоматизации и работы с данными.
Опишите ваш опыт автоматизации деплоя векторных баз данных (например, Qdrant или Milvus) и обеспечения их отказоустойчивости.
Похожие вакансии
Senior Devops инженер\Тимлид
Senior DevOps
Системный администратор Linux / SRE
Дежурный инженер (L1 Support / DevOps)
DevOps-инженер (LLM/AI инфраструктура)
DevOps Engineer (Senior)
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!