О проекте
Aspirity — студия веб- и мобильной разработки из Сибири, специализирующаяся на создании программных решений для международных стартапов и крупных компаний.
Среди клиентов — технологические компании Кремниевой долины, такие как Shoreline и Pinecone, а также лидеры рынков России, Европы и Азии: РУСАЛ, NGenix и Schibsted.
Мы развиваем направление outstaff-сотрудничества и формируем команды, которые работают в продуктах клиентов, оставаясь частью инженерной культуры Aspirity.
Задачи
– Развертывание и поддержка ML-инфраструктуры
– Администрирование Kubernetes-кластеров для ML/AI задач
– Построение и поддержка CI/CD пайплайнов
– Настройка MLflow и Kubeflow (обучение, трекинг, деплой)
– Организация хранения данных и моделей (S3, MinIO)
– Настройка мониторинга и логирования (Prometheus, Grafana, ELK/EFK)
– Автоматизация процессов (Python, Bash)
– Поддержка ML-команд (инференс, деплой моделей, пайплайны)
– Работа с контейнеризацией и оркестрацией (Docker, Kubernetes, Helm)
Требования (must-have)
– Linux — уверенное администрирование
– Сетевые технологии — модель OSI, TCP/IP
– Docker — контейнеризация
– Kubernetes (K8s) — администрирование кластеров
– Helm — управление чартами
– Python — автоматизация, скрипты, сервисы
– Bash — скриптинг
– CI/CD — GitLab CI / Jenkins, Git
– MLflow — lifecycle моделей
– Kubeflow — пайплайны обучения и инференса
– Мониторинг — Prometheus, Grafana, ELK/EFK
– Хранилища — S3 (MinIO / AWS S3)
– СУБД — базовый опыт SQL/NoSQL
– Документация — умение писать и поддерживать
Очень желательно (should-have)
– GPU / инференс — оптимизация (vLLM, Triton, TensorRT, ONNX)
– Apache Airflow — оркестрация пайплайнов
– Seldon / KServe — сервинг моделей
– DVC — версионирование данных и моделей
– Kafka / RabbitMQ — потоковая обработка
– Terraform / Ansible — Infrastructure as Code
– Облачные платформы — AWS (SageMaker), Azure, GCP
– Опыт работы с LLM в production
Будет плюсом (nice-to-have)
– OpenShift, Deckhouse Kubernetes Platform (DKP)
– Векторные БД (Qdrant, Weaviate, PGVector, Milvus, Faiss)
– RAG-пайплайны
– A/B тестирование ML-моделей
– Feature Store, AutoML
– ML-библиотеки (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn) — базовое понимание
– DevSecOps, управление секретами
– Golang
Условия
– Удалённая работа
– Оформление: ТК / ИП / самозанятость
– Современный стек и сильная инженерная команда
– Минимум бюрократии, быстрые решения без лишних согласований
– Возможности для профессионального роста