ML Ops Engineer
Что предстоит делать
Компания ищет ML/MLOps инженера для разработки и эксплуатации высоконагруженных сервисов. Задача – проектирование и поддержка распределённых систем, LLM‑сервисов, микросервисной и event‑driven архитектуры, интеграция в корпоративный ИТ‑ландшафт с использованием API Gateway, IAM/SSO, мониторинг и логирование. Технологический стек включает Kubernetes, Docker, Helm, Nginx/Ingress, Kafka/RabbitMQ, Redis, PostgreSQL, Object Storage, API Gateway, Vault, Keycloak/ADFS, Prometheus, Grafana, OpenSearch, Python, FastAPI, vLLM, Triton, PyTorch, MLflow, ClearML, Airflow, GitLab CI/CD, REST, WebSocket, OpenAPI, AsyncAPI, ETL, корпоративные IAM/SSO, LDAP/AD. Работа удалённая, контракт с ИП, почасовая оплата 1500–2000 руб. Срок – до конца ноября с возможной пролангацией. Требуется опыт проектирования высоконагруженных распределённых систем, LLM‑сервисов, микросервисов, контейнеризации, облачной и on‑prem архитектуры, интеграций, безопасности и observability.
Что мы ждём от кандидата
- Опыт проектирования высоконагруженных распределённых систем
- Опыт проектирования архитектуры LLM‑сервисов
- Опыт встраивания ML‑сервисов в корпоративную архитектуру
- Понимание микросервисного подхода и event‑driven архитектуры
- Уверенное знание Docker, Kubernetes, Helm, ingress/service mesh
- Опыт проектирования решений on‑prem и в облаке
- Опыт проектирования REST/WebSocket интеграций
- Знание принципов ИБ: TLS/mTLS, JWT, OAuth2, OIDC, SAML/ADFS, RBAC/ABAC, secrets management
- Понимание архитектуры хранения и обработки данных: PostgreSQL/Redis/Object Storage
- Опыт проектирования мониторинга и сопровождения сервисов: метрики, логи, трассировки, алерты, capacity planning, performance profiling, incident/problem management
Что предлагаем
- Удаленная работа
- Срок до конца ноября с возможной пролангацией
- Почасовая оплата 1500–2000 руб.
- Договор с ИП
О Deffic
Работодатель свяжется с вами через контакты из профиля.