Публикатор: Татьяна Горбацевич

LLMOps

Компания

KODE

Локация

Калининград

Формат работы

Удалённая работа, гибрид, офис

Занятость

Полная

Зарплата

от 170 000 до 230 000 gross

Особенности найма

• 2 этапа интервью

Задачи

• Развертывание, сопровождение и обновление LLM-инференс платформ (vLLM, SGLang, Ollama)
• Эксплуатация и развитие AI-платформы в Kubernetes, включая масштабирование и управление GPU-ресурсами
• Настройка AI Gateway (LiteLLM): маршрутизация запросов, API-ключи, квоты, лимиты и политики доступа
• Оптимизация производительности inference: batching, KV Cache, semantic cache, снижение latency и стоимости инференса
• Настройка мониторинга, логирования и трассировки (OpenTelemetry, Langfuse, Signoz, Prometheus/Grafana)
• Автоматизация CI/CD процессов для инфраструктуры и моделей, поддержка GitOps-подхода
• Интеграция и сопровождение сервисов памяти, векторных хранилищ и компонентов RAG/Agentic AI
• Диагностика и устранение инцидентов, обеспечение стабильности и высокой доступности LLM-платформы

Требования

• Опыт в роли DevOps от 3 лет
• Опыт администрирования Kubernetes в production, Docker, Helm, понимание GitOps-подходов
• Опыт эксплуатации LLM inference-серверов (vLLM, SGLang, Ollama или TGI) и понимание их архитектуры
• Хорошее понимание принципов работы LLM: токены, KV Cache, batching, streaming, квантование, RAG
• Практический опыт работы с GPU (NVIDIA/CUDA), распределением ресурсов и оптимизацией производительности
• Опыт настройки мониторинга и observability (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Signoz/Langfuse)
• Уверенные знания Linux, Docker, сетевого взаимодействия и диагностики инфраструктурных проблем
• Навыки автоматизации на Python и работы с CI/CD (GitLab CI/GitHub Actions)
• Опыт работы с Redis, PostgreSQL и API-шлюзами

Будет плюсом

• Знание LiteLLM, KEDA, Qdrant/Milvus