Команда разрабатывает платформу цифровых помощников и экосистему AI-агентов для сотрудников банка. Решения помогают автоматизировать процессы, оптимизировать расходы и внедрять генеративные нейросети в бизнес-практику крупного и среднего сегмента.** Проект — новая GenAI-платформа для построения и промышленного использования цифровых сотрудников на базе open-source LLM/VLM.

Компания: Selecty (КА) 💸Уровень дохода: 250-340 к на руки Формат: оформление по ТК РФ

⚙️ Технологический стек

Core: Python, FastAPI LangChain / LlamaIndex / Haystack PyTorch

Infrastructure / Ops: Kubernetes, Docker CI/CD (Jenkins, DevOps Kit) PostgreSQL, Redis, Tarantool S3

LLM / Inference: vLLM, Triton, SGLang RAG-пайплайны Векторные и графовые БД

📊 Задачи

Разработка и развитие CI/CD пайплайнов для сборки и деплоя AI-агентов Развертывание и сопровождение LLM/VLM в production Оптимизация inference и управление ресурсами в Kubernetes Проектирование backend-сервисов GenOps/self-service платформы (REST, gRPC) Обеспечение масштабируемости и отказоустойчивости LLM-сервисов Настройка комплексного мониторинга (инфраструктура + качество генерации) Внедрение и поддержка RAG-сценариев Troubleshooting (3-я линия поддержки — будет плюсом)

⚡️ Обязательные требования

Коммерческий опыт в MLOps / DevOps от 3 лет Уверенная работа с Kubernetes (деплой, масштабирование, настройка ресурсов) Опыт построения CI/CD (Jenkins или аналогичные инструменты) Глубокое понимание Docker и контейнеризации Опыт работы с PostgreSQL, Redis Практический опыт внедрения сервисов на базе LLM Понимание ML-стека и принципов работы моделей (классический ML + LLM) Опыт работы с PyTorch Навыки работы с LLM-экосистемой (LangChain и др.) Понимание RAG-подходов

➕ Будет плюсом