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

DevOps-инженер (LLM/AI инфраструктура)
Привлекательная вакансия в известной компании с четким стеком и актуальным направлением (AI/LLM). Зарплата соответствует рынку, предлагаются гибкие форматы работы.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена необходимостью глубоких знаний не только в стандартном DevOps-стеке (K8s, CI/CD), но и в специфической области AI-инфраструктуры: работе с GPU, LLM-инференсом и векторными базами данных.
Анализ зарплаты
Предложенная вилка (170 000 – 230 000 gross) находится в пределах рыночной нормы для Senior DevOps инженера в регионах РФ, однако для специалистов с глубокой экспертизой в AI/ML инфраструктуре верхняя граница может быть выше.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в KODE уже сейчас
Присоединяйтесь к команде KODE и развивайте передовую AI-платформу, работая с новейшими LLM-технологиями!
Описание вакансии
Публикатор: Татьяна Горбацевич
Обсуждение:
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
- CI/CD
- GitLab CI
- GitHub Actions
- Prometheus
- Grafana
- OpenTelemetry
- Redis
- PostgreSQL
- GPU
- CUDA
- LiteLLM
- KEDA
- Qdrant
- Milvus
- Linux
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики работы с моделями в K8s.
Как вы организуете планирование ресурсов в Kubernetes для подов, требующих GPU, и какие инструменты используете для мониторинга их утилизации?
Важно для оптимизации стоимости и производительности инференса.
Расскажите о механизмах KV Cache и Batching: как они влияют на latency и пропускную способность LLM-сервиса?
Проверка опыта работы с конкретным инструментом из описания.
Какие задачи вы решали с помощью LiteLLM и как настраивали политики квотирования для разных потребителей API?
Оценка навыков обеспечения надежности.
Как вы реализуете автоматическое масштабирование (autoscaling) для LLM-воркloadов, учитывая специфику прогрева моделей и загрузки весов?
Проверка опыта работы с данными для AI.
Был ли у вас опыт эксплуатации векторных хранилищ (например, Qdrant или Milvus)? С какими основными проблемами вы сталкивались при их масштабировании?
Похожие вакансии
Support Engineer L3 / Junior Devops
Senior Devops инженер\Тимлид
Senior DevOps
DevOps-инженер (AI-платформа)
Системный администратор Linux / SRE
Дежурный инженер (L1 Support / DevOps)
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!