AI Platform Engineer

ClearRoute — это инженерно-консалтинговая компания, объединяющая Quality Engineering, облачные платформы и Developer Experience. Мы помогаем предприятиям быстрее, дешевле и безопаснее выводить на рынок высокоэффективные цифровые продукты, работая с технологическими лидерами, сталкивающимися со сложными бизнес-задачами. Мы так же гордимся нашими людьми, культурой и балансом между работой и личной жизнью, как и созданием лучшего программного обеспечения. Мы не просто создаем лучшее ПО. Мы улучшаем сам процесс его создания. Сотрудничая, проявляя предприимчивость и решая проблемы, мы обеспечиваем тот скачок, который необходим нашим клиентам для поддержания инноваций. Наши ценности побуждают нас делать все возможное для ClearRoute, наших клиентов и, самое главное, нашей команды. Это возможность для вас создавать организацию с нуля, использовать свой голос для стимулирования изменений и помогать трансформировать организации и предметные области. Вакансия Мы ищем Platform Engineer, который присоединится к командам, работающим с клиентами, и поможет проектировать, создавать и эксплуатировать современные платформы для разработчиков. Вы будете работать с различными отраслями и технологическими стеками, поэтому адаптивность так же важна, как и экспертиза. В ClearRoute мы верим, что разнообразные точки зрения ведут к лучшим результатам, а инклюзивность создает условия для процветания каждого. Мы гордимся тем, что создали семейную рабочую среду, и у нас много сотрудников, которые совмещают уход за семьей с работой. Мы приветствуем заявления от людей, которым требуется гибкость, и будем рады обсудить потребности индивидуально. Мы стремимся к созданию культуры, в которой все члены команды чувствуют уважение, поддержку и имеют возможность наилучшим образом выполнять свою работу. Мы ценим индивидуальность и наши различия и понимаем, что некоторые различия могут означать, что вам потребуются изменения в процессе собеседования.

В рамках любого проекта вы можете заниматься созданием стандартного CI/CD пайплайна, усилением безопасности кластера Kubernetes, миграцией управления секретами в Vault или проведением воркшопа по платформенной инженерии с командами разработчиков клиента. Ожидается, что вы будете руководить техническими рабочими группами, работать в паре с инженерами клиента и оставлять после себя хорошо документированную, готовую к продакшну инфраструктуру. Все чаще наши клиенты просят нас помочь им создать основу для ИИ, от инфраструктуры для обслуживания моделей и MLOps пайплайнов до безопасной интеграции инструментов на базе LLM в существующие рабочие процессы разработчиков. Платформа и инфраструктура • Проектировать и внедрять внутренние платформы для разработчиков (IDP), которые улучшают опыт разработчиков и ускоряют доставку программного обеспечения • Создавать и поддерживать инфраструктуру как код (Infrastructure-as-Code) с использованием Terraform, Pulumi или CDK и обеспечивать стандарты код-ревью и тестирования • Управлять и оптимизировать кластеры Kubernetes (EKS, GKE, AKS), включая мультиарендность, сетевую конфигурацию, RBAC и контроль затрат • Полностью отвечать за CI/CD пайплайны: от политик управления исходным кодом до сборки, тестирования, сканирования безопасности, управления артефактами и развертывания • Внедрять автоматизацию управления секретами и жизненным циклом сертификатов с использованием HashiCorp Vault или аналогичных решений Надежность и безопасность • Внедрять практики SRE: SLO, бюджеты ошибок, runbooks, дизайн дежурств и post-mortem без поиска виновных • Интегрировать инструменты безопасности (SAST, DAST, сканирование зависимостей, policy-as-code) в пайплайны доставки • Проектировать и тестировать стратегии аварийного восстановления; автоматизировать их, где это возможно • Обеспечивать соответствие стандартам безопасности клиентов и соответствующим нормативным требованиям ИИ и новые технологии • Проектировать и эксплуатировать инфраструктуру для ИИ/ML нагрузок: GPU node pools, среды обслуживания моделей (Triton, vLLM, BentoML) и развертывания векторных баз данных (pgvector, Weaviate, Qdrant) • Создавать и поддерживать MLOps пайплайны для обучения моделей, версионирования, оценки и продвижения в продакшн с использованием таких платформ, как Kubeflow, MLflow или облачных аналогов • Интегрировать LLM API и фреймворки ИИ-агентов в существующие платформы разработчиков, включая управление промптами, наблюдаемость, контроль затрат и ограничения скорости • Консультировать клиентов по готовности к ИИ: инфраструктура данных, управление, средства контроля безопасности (политики доступа к моделям, фильтрация выходных данных) и организационные изменения, сопутствующие технической работе • Быть в курсе быстро меняющегося ландшафта ИИ-инструментов и привносить соответствующие идеи в команду и клиентам Взаимодействие с клиентами • Руководить техническими сессиями по выявлению потребностей и оценке платформ с командами инженеров и архитекторов клиента • Транслировать требования клиента в четкие технические планы и сообщать о компромиссах как техническим, так и нетехническим заинтересованным сторонам • Обучать и повышать квалификацию инженеров платформы и приложений клиента посредством парной работы, воркшопов и код-ревью • Создавать высококачественную документацию, записи о принятии архитектурных решений (ADR) и runbooks, которые клиенты смогут использовать после завершения проекта

Вам не обязательно быть ML-инженером, но вы должны проявлять любопытство в этой области и быть готовы создавать платформенный слой, который делает ИИ-нагрузки готовыми к продакшну. Обязательно • Значительный практический опыт работы с как минимум одним основным облачным провайдером (предпочтительно AWS; GCP или Azure также принимаются) • Опыт работы с Kubernetes в продакшене и знакомство с экосистемой (Helm, ArgoCD / Flux, Karpenter, Cilium и т. д.) • Сильные навыки в области Infrastructure-as-Code, Terraform является базовым требованием; другие инструменты — бонус • Практический опыт проектирования или эксплуатации CI/CD систем (GitHub Actions, GitLab CI, Tekton или аналогичные) • Уверенное владение Linux и написание автоматизации на Python, Bash или Go • Способность четко объяснять сложные технические концепции различной аудитории • Консалтинговый подход: вы заботитесь о решении реальной проблемы клиента, а не просто о предоставлении результата Желательно (не обязательно) • Практический опыт работы с ИИ/ML инфраструктурой: планирование GPU в Kubernetes, среды обслуживания моделей или инструменты MLOps (Kubeflow, MLflow, Ray и т. д.) • Знакомство с LLM API (OpenAI, Anthropic, Bedrock, Vertex AI) и паттернами построения надежных, наблюдаемых ИИ-приложений • Опыт работы с векторными базами данных или инфраструктурой семантического поиска • Опыт работы с платформами потоковой передачи событий, такими как Apache Kafka • Знакомство с инструментами управления конфигурацией (Chef, Ansible или аналогичные) • Знание сред мейнфреймов или паттернов гибридного облака • Соответствующие сертификаты: CKA/CKAD, AWS Solutions Architect, HashiCorp Vault и т. д. • Предыдущий опыт консалтинга или работы с клиентами