← К вакансиямKODE85/100
LLMOps
170 000–230 000 RUB
Опубликовано: 21 июля 2026
remoteML / Data SciencefulltimeКалининградrukubernetesdockerhelmvllmsglangollamanvidiacudaprometheusgrafanapythongitops
🔒 Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить → Развертывание, сопровождение и обновление LLM-инференс платформ, эксплуатация AI-платформы в Kubernetes, настройка мониторинга и CI/CD. Требуется опыт DevOps от 3 лет.
Публикатор: Татьяна Горбацевич
Обсуждение: @••••••
#вакансия LLMOps
Город и адрес офиса: Калининград
Формат работы: удаленка, гибрид, офис
Занятость: полная
Зарплатная вилка: от 170000 gross до 230000 gross
Особенности найма:
- 2 этапа интервью
Описание вакансии:
Чем предстоит заниматься:
- 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.
Что мы ждём от нового члена команды:
- ВАЖНО! 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;
- Знание LiteLLM, KEDA, Qdrant/Milvus будет преимуществом.
Название компании: KODE
Wildberrieshybridfulltimemiddle70
Middle Python / MLOps Engineer
Разработка REST API с FastAPI, проектирование backend-сервисов, интеграция с БД и системами обмена данными, настройка CI/CD, работа в Scrum-команде.
fastapipostgresqlclickhousekafkaredisspark+6
Урал ЛогистикаМоскваhybridfulltimemiddle68
ML-инженер (Python, PyTorch, fine-tuning)
Разработка и дообучение ML/LLM-моделей: построение конвейеров подготовки и разметки данных, обучение адаптеров, извлечение сущностей и связей, оценка качества и метрики. Развёртывание и оптимизация локального inference (vLLM, CUDA, квантование, tensor parallelism). Формат — офис или гибрид в Москве.
pythonpytorchhugging face transformerspeftpandassql+6
Ozon TechРФ, РБ, КЗhybridfulltime75
Data Scientist (CV)
Ozon Tech ищет Data Scientist (CV) для разработки систем компьютерного зрения, автоматизирующих складские процессы. Задачи включают разработку CV-моделей (детекция, трекинг, сегментация), оптимизацию inference-пайплайнов и создание ML-сервисов на Python.
pythoncomputer-visionmachine-learningdeep-learningpytorchcuda+6
Selectyremotefulltime85
MLOps
Ключевой инженер для построения GenOps-фабрики цифровых агентов. Задачи: DevOps для AI, развертывание и оптимизация LLM/VLM, мониторинг и обеспечение высокой доступности.
mlopsdevopspythonllmkubernetesdocker+6