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

LLMOps
Интересная и актуальная позиция в известной компании с четко описанным современным стеком технологий. Зарплата соответствует рынку для данного уровня, а возможность удаленной работы добавляет привлекательности.
Сложность вакансии
Роль требует глубоких знаний как в классическом DevOps (K8s, CI/CD), так и в специфике AI-инфраструктуры (GPU, vLLM, квантование). Сочетание этих навыков делает позицию достаточно сложной для поиска подходящего кандидата.
Анализ зарплаты
Указанная вилка 170 000 – 230 000 gross соответствует рыночным ожиданиям для Middle DevOps инженера в регионах, однако для узкой специализации LLMOps верхняя граница может быть несколько ниже средних значений по Москве для Senior-уровня. Тем не менее, для Калининграда это очень конкурентное предложение.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в KODE уже сейчас
Присоединяйтесь к команде KODE и станьте ключевым экспертом по внедрению LLM-инфраструктуры!
Описание вакансии
#вакансия LLMOps
Город и адрес офиса: Калининград
Формат работы: удаленка, гибрид, офис
Занятость: полная
Зарплатная вилка: от 170000 gross до 230000 gross
Особенности найма:
- 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 3 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
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Kubernetes
- Docker
- Helm
- GitOps
- vLLM
- SGLang
- Ollama
- Python
- GitLab CI
- GitHub Actions
- Prometheus
- Grafana
- OpenTelemetry
- Redis
- PostgreSQL
- CUDA
- NVIDIA GPU
- RAG
- LiteLLM
- KEDA
- Qdrant
- Milvus
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики работы LLM на уровне инфраструктуры.
Как вы подходите к оптимизации KV Cache и какие параметры влияют на пропускную способность (throughput) при использовании vLLM?
Оценка опыта работы с GPU в контейнеризированных средах.
С какими проблемами вы сталкивались при пробросе и мониторинге GPU в Kubernetes и как их решали?
Проверка навыков управления трафиком и квотами для AI-моделей.
Расскажите о вашем опыте настройки LiteLLM: как вы организуете маршрутизацию запросов и управление лимитами для разных потребителей?
Оценка понимания observability в контексте LLM.
Какие специфические метрики, помимо стандартных системных, вы бы вывели на дашборд для мониторинга качества работы RAG-системы?
Проверка навыков автоматизации и GitOps.
Как бы вы организовали процесс CI/CD для обновления весов модели в production-окружении с минимальным простоем?
Похожие вакансии
Devops-инженер
Middle специалист в команду сопровождения (DevOps/SRE)
Middle DevOps-инженер (команда сопровождения интеграционных платформ)
Middle DevOps-инженер (команда сопровождения)
Миддл / Миддл+ DevOps-инженер
Senior DevOps Engineer
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!