Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
Россия16 дней назад
до 210 000 RUB
в месяц
Грейд
Middle
Формат работы
Удалённо
Тип занятости
Полная занятость
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
Часть условий скрыта по требованиям закона о занятости
ID вакансии: 3453_MF 🧩 О роли: ищем опытного DevOps-инженера для настройки и эксплуатации инфраструктуры с сильным акцентом на GPU-вычисления и AI/ML-нагрузки. Это отличная возможность поработать с современным и востребованным стеком (vLLM, Triton, K8s + NVIDIA) и выстроить воспроизводимые процессы доставки ПО.
🚀 Ключевые задачи: — Администрирование Linux (Ubuntu Server) и продвинутая работа с Docker. — Развёртывание, настройка и эксплуатация кластеров Kubernetes с использованием Helm. — Настройка и поддержка GPU-инфраструктуры: интеграция NVIDIA Container Toolkit, K8s NVIDIA Device Plugin, мониторинг метрик GPU. — Построение и поддержка CI/CD пайплайнов и раннеров в GitLab (включая работу с GitLab Container Registry). — Настройка мониторинга и алертинга (Prometheus, Grafana). — Автоматизация рутинных задач и управления конфигурациями через Bash, Terraform или Ansible. — Обеспечение корректной работы сетевой инфраструктуры (Networking, TLS, DNS).
ОС и Контейнеризация: — Уверенное администрирование Linux (Ubuntu Server). — Продвинутый уровень работы с Docker. Kubernetes и GPU (КРИТИЧНО!): — Уверенное развёртывание и эксплуатация Kubernetes, практический опыт с Helm. — Опыт настройки GPU в Linux и контейнерах: NVIDIA Container Toolkit, понимание и опыт настройки Kubernetes NVIDIA Device Plugin. CI/CD и Автоматизация: — Самостоятельная настройка pipelines и runners в GitLab CI/CD. — Практический опыт работы с GitLab Container Registry. — Написание скриптов автоматизации на Bash. — Практический опыт работы хотя бы с одним инструментом IaC/CM: Terraform или Ansible. Сети и Мониторинг: — Развёртывание и настройка Prometheus / Grafana. — Уверенные знания Networking, TLS, DNS. 💡 Будет весомым плюсом: — Реальный опыт эксплуатации GPU-серверов именно для AI/ML задач. — Опыт развёртывания и обслуживания vLLM, Ollama, Triton Inference Server или аналогов. — Понимание принципов работы CUDA, VRAM, tensor parallelism и аппаратных ограничений GPU. — Опыт работы с Kubernetes on bare metal. — Опыт использования NVIDIA DCGM Exporter и Langfuse. — Опыт построения инфраструктуры с учётом требований GDPR. — Навык создания воспроизводимых развёртываний и бесшовного переноса приложений между облаком (cloud) и локальной инфраструктурой (on-prem).
Ставка: до 210 000 руб. на руки в месяц. Грейд: Middle+ / Senior. Загрузка: Full-time (полная занятость). Длительность проекта: 3 месяца. Формат: Удалённо. Локация: РФ / РФ. ⏳ Срок актуальности вакансии: до 29.10.2026 до 17:00. 📌 Важно: рассматриваются кандидаты с релевантностью опыта от 85%.
ID вакансии: 3453_MF Ставка: до 210 000 руб. на руки в месяц. Грейд: Middle+ / Senior. Загрузка: Full-time (полная занятость). Длительность проекта: 3 месяца. Формат: Удалённо. Локация: РФ / РФ. ⏳ Срок актуальности вакансии: до 29.10.2026 до 17:00. 📌 Важно: рассматриваются кандидаты с релевантностью опыта от 85%. 🧩 О роли: ищем опытного DevOps-инженера для настройки и эксплуатации инфраструктуры с сильным акцентом на GPU-вычисления и AI/ML-нагрузки. Это отличная возможность поработать с современным и востребованным стеком (vLLM, Triton, K8s + NVIDIA) и выстроить воспроизводимые процессы доставки ПО. 🚀 Ключевые задачи: — Администрирование Linux (Ubuntu Server) и продвинутая работа с Docker. — Развёртывание, настройка и эксплуатация кластеров Kubernetes с использованием Helm. — Настройка и поддержка GPU-инфраструктуры: интеграция NVIDIA Container Toolkit, K8s NVIDIA Device Plugin, мониторинг метрик GPU. — Построение и поддержка CI/CD пайплайнов и раннеров в GitLab (включая работу с GitLab Container Registry). — Настройка мониторинга и алертинга (Prometheus, Grafana). — Автоматизация рутинных задач и управления конфигурациями через Bash, Terraform или Ansible. — Обеспечение корректной работы сетевой инфраструктуры (Networking, TLS, DNS). 🎯 Обязательные требования (Hard Skills): ОС и Контейнеризация: — Уверенное администрирование Linux (Ubuntu Server). — Продвинутый уровень работы с Docker. Kubernetes и GPU (КРИТИЧНО!): — Уверенное развёртывание и эксплуатация Kubernetes, практический опыт с Helm. — Опыт настройки GPU в Linux и контейнерах: NVIDIA Container Toolkit, понимание и опыт настройки Kubernetes NVIDIA Device Plugin. CI/CD и Автоматизация: — Самостоятельная настройка pipelines и runners в GitLab CI/CD. — Практический опыт работы с GitLab Container Registry. — Написание скриптов автоматизации на Bash. — Практический опыт работы хотя бы с одним инструментом IaC/CM: Terraform или Ansible. Сети и Мониторинг: — Развёртывание и настройка Prometheus / Grafana. — Уверенные знания Networking, TLS, DNS. 💡 Будет весомым плюсом: — Реальный опыт эксплуатации GPU-серверов именно для AI/ML задач. — Опыт развёртывания и обслуживания vLLM, Ollama, Triton Inference Server или аналогов. — Понимание принципов работы CUDA, VRAM, tensor parallelism и аппаратных ограничений GPU. — Опыт работы с Kubernetes on bare metal. — Опыт использования NVIDIA DCGM Exporter и Langfuse. — Опыт построения инфраструктуры с учётом требований GDPR. — Навык создания воспроизводимых развёртываний и бесшовного переноса приложений между облаком (cloud) и локальной инфраструктурой (on-prem).
📲 Контакт для отклика: (При отклике, пожалуйста, сразу присылайте актуальное резюме. Пишите ID вакансии: 3453_MF)
📢 Источник:
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 235 000 до 367 000
