PLAI — это AI-платформа для ракетных видов спорта (теннис, падел), которая превращает любой корт в умное игровое пространство с видео, аналитикой и турнирами.

Мы строим систему, которая:

• обрабатывает видео с камер в реальном времени
• запускает ML/Computer Vision модели
• масштабируется под тысячи матчей
• объединяет игроков в единую цифровую экосистему

Сейчас ищем DevOps / MLOps инженера, который поможет выстроить инфраструктуру для AI-продукта и масштабировать её.

Чем ты будешь заниматься

• Проектировать и развивать облачную инфраструктуру PLAI (с учётом ML-нагрузок)
• Разворачивать и поддерживать микросервисную архитектуру
• Строить CI/CD и ML pipelines (CI/CD/CT для моделей)
• Автоматизировать деплой и обновление ML-моделей
• Управлять Kubernetes-кластерами (включая GPU workloads)
• Настраивать мониторинг:
• инфраструктуры
• сервисов
• ML-моделей (drift, latency, качество)
• Оптимизировать хранение и обработку видео/данных
• Участвовать в нагрузочном тестировании (включая inference нагрузку)
• Обеспечивать безопасность (данные, модели, API)
• Реагировать на инциденты и повышать стабильность системы

Что важно

• Уверенный опыт с Linux (Ubuntu)
• Практический опыт с Docker и Kubernetes (production)
• Опыт построения CI/CD (GitLab CI или аналоги)
• Опыт работы с облаками (AWS / GCP / Yandex Cloud / Azure)
• Понимание сетей: DNS, балансировка, CDN
• Опыт настройки Nginx под нагрузкой
• Опыт мониторинга (Prometheus / Grafana / ELK / Zabbix)

+ MLOps часть (обязательно):