Публикатор: Viktoria
Обсуждение: @devops_jobs
#вакансия #senior #sre #devops #python #fulltime #remote #удаленка
SRE инженер
Локация и гражданство: РФ
Формат: удаленка
Занятость: проектная (6 мес)
З/п: до 280 / 340 т.р. (ТД / ИП)
Компания: КА Холикод
Контакт: @aka_Buka
Требования:
• Коммерческий опыт от 5 лет в роли SRE/DevOps/инфраструктурного инженера.
• Умение создавать, настраивать и сопровождать продуктивные кластеры Kubernetes с нуля, включая сдачу в промышленную эксплуатацию.
• Опыт обновления секретов в продуктивных K8S-ландшафтах.
• Опыт подключения GPU-серверов (NVIDIA A100) к ML-платформе.
• Опыт подготовки продуктивных и предпродуктивных сред к тестированию и решения инцидентов для Arenadata Database, ClickHouse, Kafka, Hadoop/Ozone.
• Опыт интеграции каталога данных (Arenadata Catalog + DQ Framework) с перечисленными источниками: выбор кейсов, проектирование, настройка, функциональное тестирование, формирование реестра доработок.
• Опыт развития инструментов сбора системных журналов и журналов аудита.
• Опыт актуализации проектной и эксплуатационной документации.
• Владение Linux, Kubernetes (kubectl, helm), CI/CD, Prometheus + Grafana, Python/Bash/Go.
• Понимание работы PostgreSQL-совместимых БД, Kafka, Hadoop/Ozone.
• Готовность работать с продуктивными ландшафтами и соблюдать политики безопасности.
Обсуждение: @devops_jobs
#вакансия #senior #sre #devops #python #fulltime #remote #удаленка
SRE инженер
Локация и гражданство: РФ
Формат: удаленка
Занятость: проектная (6 мес)
З/п: до 280 / 340 т.р. (ТД / ИП)
Компания: КА Холикод
Контакт: @aka_Buka
Требования:
• Коммерческий опыт от 5 лет в роли SRE/DevOps/инфраструктурного инженера.
• Умение создавать, настраивать и сопровождать продуктивные кластеры Kubernetes с нуля, включая сдачу в промышленную эксплуатацию.
• Опыт обновления секретов в продуктивных K8S-ландшафтах.
• Опыт подключения GPU-серверов (NVIDIA A100) к ML-платформе.
• Опыт подготовки продуктивных и предпродуктивных сред к тестированию и решения инцидентов для Arenadata Database, ClickHouse, Kafka, Hadoop/Ozone.
• Опыт интеграции каталога данных (Arenadata Catalog + DQ Framework) с перечисленными источниками: выбор кейсов, проектирование, настройка, функциональное тестирование, формирование реестра доработок.
• Опыт развития инструментов сбора системных журналов и журналов аудита.
• Опыт актуализации проектной и эксплуатационной документации.
• Владение Linux, Kubernetes (kubectl, helm), CI/CD, Prometheus + Grafana, Python/Bash/Go.
• Понимание работы PostgreSQL-совместимых БД, Kafka, Hadoop/Ozone.
• Готовность работать с продуктивными ландшафтами и соблюдать политики безопасности.
Публикатор: Lex
Обсуждение: @devops_jobs
SRE / DevOps / Performance Engineer
#резюме #cv #devops #remote #fulltime
Где ищу работу: удалённо (международные компании / РФ)
Формат: удалёнка
Переезд: рассмотрю предложения кроме РФ (живу в Азии)
Формат работы: full-time / контракт (ИП)
Ожидания: от $2800 (обсуждаемо)
Стек / навыки
#SRE #DevOps #Performance #HighLoad #Kubernetes #Docker #Linux #Prometheus #Grafana #Python #CI_CD #Troubleshooting #Observability #PostgreSQL #Networking #VPN #AI
О себе
5+ лет работаю с высоконагруженными системами (performance → SRE).
Занимаюсь диагностикой деградаций, поиском bottleneck’ов и решением реальных инфраструктурных и сервисных проблем в production.
Работаю с инцидентами: анализирую поведение системы под нагрузкой, нахожу корневые причины — от сервисных зависимостей до упора в ресурсы (CPU, память, I/O, сеть) — и довожу систему до стабильного состояния.
Практический опыт
Поиск и анализ production-инцидентов
Настройка мониторинга и алертинга (Prometheus, Grafana)
Troubleshooting Kubernetes: поды, рестарты, лимиты ресурсов, поведение сервисов
Оптимизация производительности (JVM, PostgreSQL)
Автоматизация на Python, включая Telegram-боты и утилиты
Развёртывание и настройка VPN (WireGuard, OpenVPN)
Развёртывание и эксплуатация AI/ML моделей на VM
Развёртывание и настройка CI/CD (GitLab CI / GitHub Actions), поддержка пайплайнов
Отдельно: выявлял деградации, связанные с внешними сервисными зависимостями и ресурсной saturation.
Что ищу
Интересны задачи с реальными production-проблемами, высокой нагрузкой и необходимостью инженерного анализа.
Дальше развиваюсь как SRE/DevOps-инженер и хочу работать с системами, где важны reliability и архитектура.
Ссылки
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/aleksey-mysyutin/
Резюме: по запросу
GitHub: https://github.com/amysyutin/py_wallet
Telegram: @LexY_w
Обсуждение: @devops_jobs
SRE / DevOps / Performance Engineer
#резюме #cv #devops #remote #fulltime
Где ищу работу: удалённо (международные компании / РФ)
Формат: удалёнка
Переезд: рассмотрю предложения кроме РФ (живу в Азии)
Формат работы: full-time / контракт (ИП)
Ожидания: от $2800 (обсуждаемо)
Стек / навыки
#SRE #DevOps #Performance #HighLoad #Kubernetes #Docker #Linux #Prometheus #Grafana #Python #CI_CD #Troubleshooting #Observability #PostgreSQL #Networking #VPN #AI
О себе
5+ лет работаю с высоконагруженными системами (performance → SRE).
Занимаюсь диагностикой деградаций, поиском bottleneck’ов и решением реальных инфраструктурных и сервисных проблем в production.
Работаю с инцидентами: анализирую поведение системы под нагрузкой, нахожу корневые причины — от сервисных зависимостей до упора в ресурсы (CPU, память, I/O, сеть) — и довожу систему до стабильного состояния.
Практический опыт
Поиск и анализ production-инцидентов
Настройка мониторинга и алертинга (Prometheus, Grafana)
Troubleshooting Kubernetes: поды, рестарты, лимиты ресурсов, поведение сервисов
Оптимизация производительности (JVM, PostgreSQL)
Автоматизация на Python, включая Telegram-боты и утилиты
Развёртывание и настройка VPN (WireGuard, OpenVPN)
Развёртывание и эксплуатация AI/ML моделей на VM
Развёртывание и настройка CI/CD (GitLab CI / GitHub Actions), поддержка пайплайнов
Отдельно: выявлял деградации, связанные с внешними сервисными зависимостями и ресурсной saturation.
Что ищу
Интересны задачи с реальными production-проблемами, высокой нагрузкой и необходимостью инженерного анализа.
Дальше развиваюсь как SRE/DevOps-инженер и хочу работать с системами, где важны reliability и архитектура.
Ссылки
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/aleksey-mysyutin/
Резюме: по запросу
GitHub: https://github.com/amysyutin/py_wallet
Telegram: @LexY_w
Публикатор: Lex
Обсуждение: @devops_jobs
SRE / DevOps / Performance Engineer
#резюме #cv #devops #remote #fulltime
Где ищу работу: удалённо (международные компании / РФ)
Формат: удалёнка
Переезд: рассмотрю предложения кроме РФ (живу в Азии)
Формат работы: full-time / контракт (ИП)
Ожидания: от $2800 (обсуждаемо)
Стек / навыки
#SRE #DevOps #Performance #HighLoad #Kubernetes #Docker #Linux #Prometheus #Grafana #Python #CI_CD #Troubleshooting #Observability #PostgreSQL #Networking #VPN #AI
О себе
5+ лет работаю с высоконагруженными системами (performance → SRE).
Занимаюсь диагностикой деградаций, поиском bottleneck’ов и решением реальных инфраструктурных и сервисных проблем в production.
Работаю с инцидентами: анализирую поведение системы под нагрузкой, нахожу корневые причины — от сервисных зависимостей до упора в ресурсы (CPU, память, I/O, сеть) — и довожу систему до стабильного состояния.
Практический опыт
Поиск и анализ production-инцидентов
Настройка мониторинга и алертинга (Prometheus, Grafana)
Troubleshooting Kubernetes: поды, рестарты, лимиты ресурсов, поведение сервисов
Оптимизация производительности (JVM, PostgreSQL)
Автоматизация на Python, включая Telegram-боты и утилиты
Развёртывание и настройка VPN (WireGuard, OpenVPN)
Развёртывание и эксплуатация AI/ML моделей на VM
Развёртывание и настройка CI/CD (GitLab CI / GitHub Actions), поддержка пайплайнов
Отдельно: выявлял деградации, связанные с внешними сервисными зависимостями и ресурсной saturation.
Что ищу
Интересны задачи с реальными production-проблемами, высокой нагрузкой и необходимостью инженерного анализа.
Дальше развиваюсь как SRE/DevOps-инженер и хочу работать с системами, где важны reliability и архитектура.
Ссылки
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/aleksey-mysyutin/
Резюме: по запросу
GitHub: https://github.com/amysyutin/py_wallet
Telegram: @LexY_w
Обсуждение: @devops_jobs
SRE / DevOps / Performance Engineer
#резюме #cv #devops #remote #fulltime
Где ищу работу: удалённо (международные компании / РФ)
Формат: удалёнка
Переезд: рассмотрю предложения кроме РФ (живу в Азии)
Формат работы: full-time / контракт (ИП)
Ожидания: от $2800 (обсуждаемо)
Стек / навыки
#SRE #DevOps #Performance #HighLoad #Kubernetes #Docker #Linux #Prometheus #Grafana #Python #CI_CD #Troubleshooting #Observability #PostgreSQL #Networking #VPN #AI
О себе
5+ лет работаю с высоконагруженными системами (performance → SRE).
Занимаюсь диагностикой деградаций, поиском bottleneck’ов и решением реальных инфраструктурных и сервисных проблем в production.
Работаю с инцидентами: анализирую поведение системы под нагрузкой, нахожу корневые причины — от сервисных зависимостей до упора в ресурсы (CPU, память, I/O, сеть) — и довожу систему до стабильного состояния.
Практический опыт
Поиск и анализ production-инцидентов
Настройка мониторинга и алертинга (Prometheus, Grafana)
Troubleshooting Kubernetes: поды, рестарты, лимиты ресурсов, поведение сервисов
Оптимизация производительности (JVM, PostgreSQL)
Автоматизация на Python, включая Telegram-боты и утилиты
Развёртывание и настройка VPN (WireGuard, OpenVPN)
Развёртывание и эксплуатация AI/ML моделей на VM
Развёртывание и настройка CI/CD (GitLab CI / GitHub Actions), поддержка пайплайнов
Отдельно: выявлял деградации, связанные с внешними сервисными зависимостями и ресурсной saturation.
Что ищу
Интересны задачи с реальными production-проблемами, высокой нагрузкой и необходимостью инженерного анализа.
Дальше развиваюсь как SRE/DevOps-инженер и хочу работать с системами, где важны reliability и архитектура.
Ссылки
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/aleksey-mysyutin/
Резюме: по запросу
GitHub: https://github.com/amysyutin/py_wallet
Telegram: @LexY_w
Публикатор: Margarita Ivanishcheva
Обсуждение: @devops_jobs
#вакансия #Kubernetes #docker #helm #jenkins #gitlab #python #airflow #jupyterhub #coder #argowf #mlflow #seldon #cuda
добрый день
Ищу опытного MLOPS в команду развития экспертизы на банковский проект.
Вилка: 400 000-460000 руб gross
Мы развиваем единую MLOps экосистему банка.
Среда разработки моделей / пайплайны train и inference, среда исполнения моделей и пайплайны доставки, среда немодельных сервисов
Feature Store
AutoML и AlfaPredict (платформа для аналитиков)
A/B тестирование
RAG/LLMOps
Система обработки документов при помощи ИИ
Навыки:
Опыт SRE DevOps от 3х лет (docker, helm, jenkins\gitlab CI, python)
Опыт ML/MLOps от 1 года (airflow, jupyterhub, coder, argowf, mlflow, seldon, cuda, kserv)
Опыт администрирования Kubernetes от 2х лет
Опыт работы Hadoop, Spark, Kafka, ELK
Личные качества:
Проактивность и инициативность в предложениях по рефакторингу
Полное погружение в инфраструктуру и команду
Командность, готовность помогать коллегам и пользователям
Умение собрать общую картину ожидаемого результата, вместо решения конкретно поставленной задачи
Условия
Оформление по ТК РФ или ИП в аккредитованную ИТ компанию
ДМС со стоматологией
Скидки на изучение иностранных языков от Skyeng
Скидки на фитнес от Xfit
Скидки на кино от КАРО
Техника для работы
направить резюме tg @ivmargarita
Обсуждение: @devops_jobs
#вакансия #Kubernetes #docker #helm #jenkins #gitlab #python #airflow #jupyterhub #coder #argowf #mlflow #seldon #cuda
добрый день
Ищу опытного MLOPS в команду развития экспертизы на банковский проект.
Вилка: 400 000-460000 руб gross
Мы развиваем единую MLOps экосистему банка.
Среда разработки моделей / пайплайны train и inference, среда исполнения моделей и пайплайны доставки, среда немодельных сервисов
Feature Store
AutoML и AlfaPredict (платформа для аналитиков)
A/B тестирование
RAG/LLMOps
Система обработки документов при помощи ИИ
Навыки:
Опыт SRE DevOps от 3х лет (docker, helm, jenkins\gitlab CI, python)
Опыт ML/MLOps от 1 года (airflow, jupyterhub, coder, argowf, mlflow, seldon, cuda, kserv)
Опыт администрирования Kubernetes от 2х лет
Опыт работы Hadoop, Spark, Kafka, ELK
Личные качества:
Проактивность и инициативность в предложениях по рефакторингу
Полное погружение в инфраструктуру и команду
Командность, готовность помогать коллегам и пользователям
Умение собрать общую картину ожидаемого результата, вместо решения конкретно поставленной задачи
Условия
Оформление по ТК РФ или ИП в аккредитованную ИТ компанию
ДМС со стоматологией
Скидки на изучение иностранных языков от Skyeng
Скидки на фитнес от Xfit
Скидки на кино от КАРО
Техника для работы
направить резюме tg @ivmargarita
Публикатор: Margarita Ivanishcheva
Обсуждение: @devops_jobs
#вакансия #Kubernetes #docker #helm #jenkins #gitlab #python #airflow #jupyterhub #coder #argowf #mlflow #seldon #cuda
добрый день
Ищу опытного MLOPS в команду развития ML экспертизы на банковский проект.
Вилка: 400 000-460000 руб gross
Мы развиваем единую MLOps экосистему банка.
Среда разработки моделей / пайплайны train и inference, среда исполнения моделей и пайплайны доставки, среда немодельных сервисов
Feature Store
AutoML и AlfaPredict (платформа для аналитиков)
A/B тестирование
RAG/LLMOps
Система обработки документов при помощи ИИ
Навыки:
Опыт SRE DevOps от 3х лет (docker, helm, jenkins\gitlab CI, python)
Опыт ML/MLOps от 1 года (airflow, jupyterhub, coder, argowf, mlflow, seldon, cuda, kserv)
Опыт администрирования Kubernetes от 2х лет
Опыт работы Hadoop, Spark, Kafka, ELK
Личные качества:
Проактивность и инициативность в предложениях по рефакторингу
Полное погружение в инфраструктуру и команду
Командность, готовность помогать коллегам и пользователям
Умение собрать общую картину ожидаемого результата, вместо решения конкретно поставленной задачи
Условия
Оформление по ТК РФ или ИП в аккредитованную ИТ компанию
ДМС со стоматологией
Скидки на изучение иностранных языков от Skyeng
Скидки на фитнес от Xfit
Скидки на кино от КАРО
Техника для работы
направить резюме tg @ivmargarita
Обсуждение: @devops_jobs
#вакансия #Kubernetes #docker #helm #jenkins #gitlab #python #airflow #jupyterhub #coder #argowf #mlflow #seldon #cuda
добрый день
Ищу опытного MLOPS в команду развития ML экспертизы на банковский проект.
Вилка: 400 000-460000 руб gross
Мы развиваем единую MLOps экосистему банка.
Среда разработки моделей / пайплайны train и inference, среда исполнения моделей и пайплайны доставки, среда немодельных сервисов
Feature Store
AutoML и AlfaPredict (платформа для аналитиков)
A/B тестирование
RAG/LLMOps
Система обработки документов при помощи ИИ
Навыки:
Опыт SRE DevOps от 3х лет (docker, helm, jenkins\gitlab CI, python)
Опыт ML/MLOps от 1 года (airflow, jupyterhub, coder, argowf, mlflow, seldon, cuda, kserv)
Опыт администрирования Kubernetes от 2х лет
Опыт работы Hadoop, Spark, Kafka, ELK
Личные качества:
Проактивность и инициативность в предложениях по рефакторингу
Полное погружение в инфраструктуру и команду
Командность, готовность помогать коллегам и пользователям
Умение собрать общую картину ожидаемого результата, вместо решения конкретно поставленной задачи
Условия
Оформление по ТК РФ или ИП в аккредитованную ИТ компанию
ДМС со стоматологией
Скидки на изучение иностранных языков от Skyeng
Скидки на фитнес от Xfit
Скидки на кино от КАРО
Техника для работы
направить резюме tg @ivmargarita
Публикатор: Andrew Petushkov
Обсуждение: @devops_jobs
#вакансия
Формат работы: удалёнка (офиса нет)
Город: не важно, работаем по РФ; комфортно пересекаться по времени с Москвой (МСК ±3 ч)
Занятость: проектная, с перспективой перехода в постоянное сотрудничество
Зарплатная вилка: от 180 000 до 250 000 ₽/мес (на руки)
Описание вакансии:
Ищем Backend / ML Infrastructure / MLOps инженера в проект — ИИ-ассистент по судебной практике РФ (SaaS для юристов).
Делаем понятный по архитектуре продукт: собираем RAG из массива документов судов РФ и подключаем к нему self-host LLM с инструментами. Пользователь формулирует запрос обычным языком и получает развёрнутый ответ со ссылками на конкретные дела. Прототип уже работает, парсинг и индексация идут — задача финально собрать продукт.
Стек: Python и TypeScript, Postgres, Qdrant (vector search), embeddings, RAG + Reranking (Qwen), self-host LLM-инференс на собственных GPU, S3 (Backblaze B2), Sentry.
Что уже готово:
— Поиск судебной практики по смыслу, подбор похожих дел, разбор позиции судов, резюме конкретных дел.
Частично готово: аналитика по инстанциям и судьям; ссылки на конкретные дела.
Что предстоит доделать (зона работы):
— Статистические тулы для профилирования акторов
— Довести до ума инфраструктуру
— Генерация процессуальных документов (иски, жалобы, претензии) с экспортом в .docx/.pdf
— Сборка RAG + reranking в продакшн и стабильный self-host LLM-инференс
— API, мониторинг и логи качества ответов, нагрузочная стабильность
Кого ищем: middle / junior-to-middle, уверенный Python (TypeScript — плюс). Главное — умение разобраться в существующем коде и доводить фичи до прода. Опыт с RAG / LLM / vector search / парсингом больших текстовых массивов — большой плюс. Есть подробный бэклог и ведущий разработчик, который прособеседует и введёт в задачи.
Название компании: ООО «Образовательные продукты Русяева»
Контакты: Андрей, @metaskazki
#ML #RAG #LLM #Python #MLOps #backend #удаленка
Обсуждение: @devops_jobs
#вакансия
Формат работы: удалёнка (офиса нет)
Город: не важно, работаем по РФ; комфортно пересекаться по времени с Москвой (МСК ±3 ч)
Занятость: проектная, с перспективой перехода в постоянное сотрудничество
Зарплатная вилка: от 180 000 до 250 000 ₽/мес (на руки)
Описание вакансии:
Ищем Backend / ML Infrastructure / MLOps инженера в проект — ИИ-ассистент по судебной практике РФ (SaaS для юристов).
Делаем понятный по архитектуре продукт: собираем RAG из массива документов судов РФ и подключаем к нему self-host LLM с инструментами. Пользователь формулирует запрос обычным языком и получает развёрнутый ответ со ссылками на конкретные дела. Прототип уже работает, парсинг и индексация идут — задача финально собрать продукт.
Стек: Python и TypeScript, Postgres, Qdrant (vector search), embeddings, RAG + Reranking (Qwen), self-host LLM-инференс на собственных GPU, S3 (Backblaze B2), Sentry.
Что уже готово:
— Поиск судебной практики по смыслу, подбор похожих дел, разбор позиции судов, резюме конкретных дел.
Частично готово: аналитика по инстанциям и судьям; ссылки на конкретные дела.
Что предстоит доделать (зона работы):
— Статистические тулы для профилирования акторов
— Довести до ума инфраструктуру
— Генерация процессуальных документов (иски, жалобы, претензии) с экспортом в .docx/.pdf
— Сборка RAG + reranking в продакшн и стабильный self-host LLM-инференс
— API, мониторинг и логи качества ответов, нагрузочная стабильность
Кого ищем: middle / junior-to-middle, уверенный Python (TypeScript — плюс). Главное — умение разобраться в существующем коде и доводить фичи до прода. Опыт с RAG / LLM / vector search / парсингом больших текстовых массивов — большой плюс. Есть подробный бэклог и ведущий разработчик, который прособеседует и введёт в задачи.
Название компании: ООО «Образовательные продукты Русяева»
Контакты: Андрей, @metaskazki
#ML #RAG #LLM #Python #MLOps #backend #удаленка
Публикатор: Margarita Ivanishcheva
Обсуждение: @devops_jobs
#вакансия #MLOps_инженер #PostgreSQL #Jupyterhub #Coder #Airflow #ArgoWF, #MLflow, #Seldon_core #Python #Hadoop #Docker, #OpenShift_Kubernetes #longhorn #Jenkins #Kafka #Redis
Добрый день
Ищу MLOps инженера с функцией Тимлида на банковский проект
Доход 430000-466700 руб гросс по ТК и 500000- 527300 руб. гросс по ИП (до вычета налогов) (в зависимости от оформления ТК или ИП и по результатам тех. интервью)
Обязанности:
Управление командой
1. Конфигурировать и разворачивать инфраструктурные компоненты
2. Адаптировать/разрабатывать с нуля автоматизированные пайплайны под актуальные бизнес-задачи (AutoML, LLM, computer vision и пр)
3. Создавать и поддерживать пользовательские инструменты для работы в едином ML-контуре применения и обучения
4. Масштабировать разрабатываемые системы и инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения
Требования:
Ищем опытного инженера в команду развития централизованной MLOps-инфраструктуры и смежных проектов
Основной стек: Jupyterhub\Coder, Airflow, ArgoWF, MLflow, Seldon core, Python, Hadoop (spark, hdfs), Docker, OpenShift/Kubernetes, longhorn, Jenkins, Kafka, Redis, PostgreSQL
1.ОпытDevOpsотх лет(decker, helm, jenkins\gitlab CI, python)
2.ОпытML/MLOpsотгода(airflow, jupyterhub, mlflow, seldon, cuda)
3.Опыт администрирования Kubernetes от 2х лет
4. Опыт работы Hadoop, Spark, Kafka, ELK
Личные качества:
1. Самостоятельность в доведении задач до результата
2. Проактивность и инициативность в предложениях по рефакторингу
3. Полное погружение в инфраструктуру и команду
4. Командность, готовность помогать коллегам и пользователям
5. Умение собрать общую картину ожидаемого результата, вместо решения конкретно поставленной задачи
Условия:
Оформление по ТК РФ или ИП в аккредитованную ИТ компанию
ДМС со стоматологией
Скидки на изучение иностранных языков от Skyeng
Скидки на фитнес от Xfit
Скидки на кино от КАРО
Техника для работы
направить резюме @ivmargarita
Обсуждение: @devops_jobs
#вакансия #MLOps_инженер #PostgreSQL #Jupyterhub #Coder #Airflow #ArgoWF, #MLflow, #Seldon_core #Python #Hadoop #Docker, #OpenShift_Kubernetes #longhorn #Jenkins #Kafka #Redis
Добрый день
Ищу MLOps инженера с функцией Тимлида на банковский проект
Доход 430000-466700 руб гросс по ТК и 500000- 527300 руб. гросс по ИП (до вычета налогов) (в зависимости от оформления ТК или ИП и по результатам тех. интервью)
Обязанности:
Управление командой
1. Конфигурировать и разворачивать инфраструктурные компоненты
2. Адаптировать/разрабатывать с нуля автоматизированные пайплайны под актуальные бизнес-задачи (AutoML, LLM, computer vision и пр)
3. Создавать и поддерживать пользовательские инструменты для работы в едином ML-контуре применения и обучения
4. Масштабировать разрабатываемые системы и инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения
Требования:
Ищем опытного инженера в команду развития централизованной MLOps-инфраструктуры и смежных проектов
Основной стек: Jupyterhub\Coder, Airflow, ArgoWF, MLflow, Seldon core, Python, Hadoop (spark, hdfs), Docker, OpenShift/Kubernetes, longhorn, Jenkins, Kafka, Redis, PostgreSQL
1.ОпытDevOpsотх лет(decker, helm, jenkins\gitlab CI, python)
2.ОпытML/MLOpsотгода(airflow, jupyterhub, mlflow, seldon, cuda)
3.Опыт администрирования Kubernetes от 2х лет
4. Опыт работы Hadoop, Spark, Kafka, ELK
Личные качества:
1. Самостоятельность в доведении задач до результата
2. Проактивность и инициативность в предложениях по рефакторингу
3. Полное погружение в инфраструктуру и команду
4. Командность, готовность помогать коллегам и пользователям
5. Умение собрать общую картину ожидаемого результата, вместо решения конкретно поставленной задачи
Условия:
Оформление по ТК РФ или ИП в аккредитованную ИТ компанию
ДМС со стоматологией
Скидки на изучение иностранных языков от Skyeng
Скидки на фитнес от Xfit
Скидки на кино от КАРО
Техника для работы
направить резюме @ivmargarita
Публикатор: Dzen
Обсуждение: @devops_jobs
#resume #резюме #ищу #DevOps #SRE #Kubernetes #Cloud #Terraform #Python #AI #VPN #remote #соберу вам любой проект
Позиция: Senior DevOps Engineer / SRE
Формат работы: удалёнка
Занятость: полная / проектная / консультации
Ожидания по зарплате: по договорённости
О себе
Senior DevOps-инженер с 10+ годами опыта в IT. Специализируюсь на построении, автоматизации и сопровождении высоконагруженной инфраструктуры, проектировании облачных платформ и Kubernetes-кластеров, внедрении DevOps-практик и CI/CD.
Проектирую инфраструктуру с нуля, автоматизирую процессы любой сложности (Python / Bash), выстраиваю GitOps и Infrastructure as Code, повышаю отказоустойчивость сервисов и минимизирую количество ручных операций.
Имею большой опыт построения платформ на Kubernetes, внедрения централизованного мониторинга и логирования, работы с секретами, балансировщиками нагрузки, облачной инфраструктурой и сервисами искусственного интеллекта.
Отдельное направление моей экспертизы — проектирование и разработка VPN-инфраструктуры. Разработал собственный backend-сервис управления VPN с автоматической выдачей доступов через Telegram-бота, управлением пользователями, конфигурациями и полным циклом автоматизации обслуживания VPN-платформы.
Также занимаюсь развёртыванием AI-инфраструктуры: локальные LLM, RAG-системы, inference-платформы, автоматизация AI-сервисов и интеграция их в корпоративную инфраструктуру.
Быстро погружаюсь в новые проекты, нахожу узкие места, предлагаю архитектурные решения и создаю инфраструктуру, которая легко масштабируется и поддерживается.
Технический стек
Оркестрация и контейнеризация: Kubernetes, Deckhouse, Docker, Helm
Infrastructure as Code: Terraform, Ansible, GitOps
CI/CD: GitLab CI, GitLab Runner, Werf, GitLab Agent
Облачные платформы: Yandex Cloud (Managed Kubernetes, PostgreSQL, Kafka, Redis, Object Storage, VPC, IAM, ALB/NLB)
Мониторинг и Observability: VictoriaMetrics, VictoriaLogs, Prometheus, Grafana, ELK Stack, Splunk, Sentry
Базы данных и брокеры: PostgreSQL, MySQL, Redis (ValKey), Kafka, MinIO
Балансировка и сети: Nginx, HAProxy, VPN, VPC, Application Load Balancer, Network Load Balancer
Безопасность: Vault, Lockbox, External Secrets Operator, PCI DSS, Trivy, SonarQube
Языки программирования: Python, Bash
AI/ML: Ollama, Whisper, Vosk, RAG, Llama, Gemma, Qwen, Mistral, DeepSeek
Ключевые компетенции
• Построение Kubernetes-инфраструктуры с нуля
• Проектирование облачной инфраструктуры
• Построение GitOps и CI/CD
• Автоматизация Terraform / Ansible / Python
• Мониторинг, логирование и Observability
• Разработка внутренних сервисов автоматизации
• Проектирование и разработка VPN-платформ с собственным backend
• Развёртывание AI-инфраструктуры и локальных LLM
• Оптимизация инфраструктуры и повышение её надёжности
Контакты: Telegram — @Neural_Blink | Резюме по запросу
Обсуждение: @devops_jobs
#resume #резюме #ищу #DevOps #SRE #Kubernetes #Cloud #Terraform #Python #AI #VPN #remote #соберу вам любой проект
Позиция: Senior DevOps Engineer / SRE
Формат работы: удалёнка
Занятость: полная / проектная / консультации
Ожидания по зарплате: по договорённости
О себе
Senior DevOps-инженер с 10+ годами опыта в IT. Специализируюсь на построении, автоматизации и сопровождении высоконагруженной инфраструктуры, проектировании облачных платформ и Kubernetes-кластеров, внедрении DevOps-практик и CI/CD.
Проектирую инфраструктуру с нуля, автоматизирую процессы любой сложности (Python / Bash), выстраиваю GitOps и Infrastructure as Code, повышаю отказоустойчивость сервисов и минимизирую количество ручных операций.
Имею большой опыт построения платформ на Kubernetes, внедрения централизованного мониторинга и логирования, работы с секретами, балансировщиками нагрузки, облачной инфраструктурой и сервисами искусственного интеллекта.
Отдельное направление моей экспертизы — проектирование и разработка VPN-инфраструктуры. Разработал собственный backend-сервис управления VPN с автоматической выдачей доступов через Telegram-бота, управлением пользователями, конфигурациями и полным циклом автоматизации обслуживания VPN-платформы.
Также занимаюсь развёртыванием AI-инфраструктуры: локальные LLM, RAG-системы, inference-платформы, автоматизация AI-сервисов и интеграция их в корпоративную инфраструктуру.
Быстро погружаюсь в новые проекты, нахожу узкие места, предлагаю архитектурные решения и создаю инфраструктуру, которая легко масштабируется и поддерживается.
Технический стек
Оркестрация и контейнеризация: Kubernetes, Deckhouse, Docker, Helm
Infrastructure as Code: Terraform, Ansible, GitOps
CI/CD: GitLab CI, GitLab Runner, Werf, GitLab Agent
Облачные платформы: Yandex Cloud (Managed Kubernetes, PostgreSQL, Kafka, Redis, Object Storage, VPC, IAM, ALB/NLB)
Мониторинг и Observability: VictoriaMetrics, VictoriaLogs, Prometheus, Grafana, ELK Stack, Splunk, Sentry
Базы данных и брокеры: PostgreSQL, MySQL, Redis (ValKey), Kafka, MinIO
Балансировка и сети: Nginx, HAProxy, VPN, VPC, Application Load Balancer, Network Load Balancer
Безопасность: Vault, Lockbox, External Secrets Operator, PCI DSS, Trivy, SonarQube
Языки программирования: Python, Bash
AI/ML: Ollama, Whisper, Vosk, RAG, Llama, Gemma, Qwen, Mistral, DeepSeek
Ключевые компетенции
• Построение Kubernetes-инфраструктуры с нуля
• Проектирование облачной инфраструктуры
• Построение GitOps и CI/CD
• Автоматизация Terraform / Ansible / Python
• Мониторинг, логирование и Observability
• Разработка внутренних сервисов автоматизации
• Проектирование и разработка VPN-платформ с собственным backend
• Развёртывание AI-инфраструктуры и локальных LLM
• Оптимизация инфраструктуры и повышение её надёжности
Контакты: Telegram — @Neural_Blink | Резюме по запросу
Публикатор: Nelly
Обсуждение: @devops_jobs
#вакансия #MLOps #DevOps #Python #LLM #AI #MachineLearning
#Kubernetes #Docker #CI_CD #PostgreSQL
Мы создаем экосистему цифровых сотрудников на базе передовых открытых LLM/VLM-моделей. Наши ИИ-агенты автоматизируют ключевые операционные процессы, напрямую влияя на эффективность и конкурентное преимущество бизнеса наших заказчиков.
Компания: Selecty
Позиция: MLOps (банк)
Уровень дохода: 250-340 к гросс
Формат: оформление по ТК РФ
Удаленка РФ
чем предстоит заниматься:
Ты станешь ключевым инженером, который превращает исследовательские прототипы в отказоустойчивую GenOps-фабрику цифровых агентов.
Твои задачи: DevOps для AI:
Проектирование и развитие самообслуживания CI/CD пайплайнов для внутреннего деплоя AI-агентов и мультиагентных систем.
Инференс под управление: Развертывание и оптимизация LLM/VLM в процессе разработки (оптимизация памяти, формирование скорости) с использованием vLLM, Triton Inference Server, SGLang.
Надёжность: Обеспечение высокой доступности сервисов, работа с масштабированием горизонтальных подов и управление состоянием агентов.
Мониторинг 360°: Внедрение комплексного наблюдения: от стандартных метрик (CPU/GPU, задержка) до конкретных ML-метрик (качество генерации, дрейф данных, оценка тональности ответов).
Обязательные требования
Опыт вывода LLM-решений в прод.
* Уверенное владение Python и асинхронным программированием (asyncio).
* Уверенное владение Kubernetes (Helm, управление кластерами).
* Знание Gitlab CI, Jenkins и пр
* Понимание архитектуры RAG-систем, работы embedding-моделей и ранжирования.
* Умение оптимизировать инференс: квантизация, continuous batching, PagedAttention.
* Будет плюсом: опыт с графовыми БД и построением мультиагентных систем
Технологический стек:
Python, FastAPI, langchain/llamaindex/haystack k8s, docker, S3, postgres
Опыт работы с векторными и графическими БД.
Условия
Оформление по ТК РФв в IT-аккредитованную компанию
ДМС (включая стоматологию)
Компенсация фитнеса
Скидки на обучение английскому (Skyeng)
Индексация заработной платы
Современная техника
IT-аккредитация компании
Место для откликов: @Nelly_Selecty
Обсуждение: @devops_jobs
#вакансия #MLOps #DevOps #Python #LLM #AI #MachineLearning
#Kubernetes #Docker #CI_CD #PostgreSQL
Мы создаем экосистему цифровых сотрудников на базе передовых открытых LLM/VLM-моделей. Наши ИИ-агенты автоматизируют ключевые операционные процессы, напрямую влияя на эффективность и конкурентное преимущество бизнеса наших заказчиков.
Компания: Selecty
Позиция: MLOps (банк)
Уровень дохода: 250-340 к гросс
Формат: оформление по ТК РФ
Удаленка РФ
чем предстоит заниматься:
Ты станешь ключевым инженером, который превращает исследовательские прототипы в отказоустойчивую GenOps-фабрику цифровых агентов.
Твои задачи: DevOps для AI:
Проектирование и развитие самообслуживания CI/CD пайплайнов для внутреннего деплоя AI-агентов и мультиагентных систем.
Инференс под управление: Развертывание и оптимизация LLM/VLM в процессе разработки (оптимизация памяти, формирование скорости) с использованием vLLM, Triton Inference Server, SGLang.
Надёжность: Обеспечение высокой доступности сервисов, работа с масштабированием горизонтальных подов и управление состоянием агентов.
Мониторинг 360°: Внедрение комплексного наблюдения: от стандартных метрик (CPU/GPU, задержка) до конкретных ML-метрик (качество генерации, дрейф данных, оценка тональности ответов).
Обязательные требования
Опыт вывода LLM-решений в прод.
* Уверенное владение Python и асинхронным программированием (asyncio).
* Уверенное владение Kubernetes (Helm, управление кластерами).
* Знание Gitlab CI, Jenkins и пр
* Понимание архитектуры RAG-систем, работы embedding-моделей и ранжирования.
* Умение оптимизировать инференс: квантизация, continuous batching, PagedAttention.
* Будет плюсом: опыт с графовыми БД и построением мультиагентных систем
Технологический стек:
Python, FastAPI, langchain/llamaindex/haystack k8s, docker, S3, postgres
Опыт работы с векторными и графическими БД.
Условия
Оформление по ТК РФв в IT-аккредитованную компанию
ДМС (включая стоматологию)
Компенсация фитнеса
Скидки на обучение английскому (Skyeng)
Индексация заработной платы
Современная техника
IT-аккредитация компании
Место для откликов: @Nelly_Selecty
Публикатор: Dzen
Обсуждение: @devops_jobs
#resume #резюме #ищу #DevOps #SRE #Kubernetes #Cloud #Terraform #Python #AI #VPN #remote
Позиция: Senior DevOps Engineer / SRE
Формат работы: удалёнка
Занятость: полная / проектная / консультации
О себе
Senior DevOps-инженер с 10+ годами опыта в IT. Специализируюсь на построении, автоматизации и сопровождении высоконагруженной инфраструктуры, проектировании облачных платформ и Kubernetes-кластеров, внедрении DevOps-практик и CI/CD.
Проектирую инфраструктуру с нуля, автоматизирую процессы любой сложности (Python / Bash), выстраиваю GitOps и Infrastructure as Code, повышаю отказоустойчивость сервисов и минимизирую количество ручных операций.
Имею большой опыт построения платформ на Kubernetes, внедрения централизованного мониторинга и логирования, работы с секретами, балансировщиками нагрузки, облачной инфраструктурой и сервисами искусственного интеллекта.
Отдельное направление моей экспертизы — проектирование и разработка VPN-инфраструктуры. Разработал собственный backend-сервис управления VPN с автоматической выдачей доступов через Telegram-бота, управлением пользователями, конфигурациями и полным циклом автоматизации обслуживания VPN-платформы.
Также занимаюсь развёртыванием AI-инфраструктуры: локальные LLM, RAG-системы, inference-платформы, автоматизация AI-сервисов и интеграция их в корпоративную инфраструктуру.
Быстро погружаюсь в новые проекты, нахожу узкие места, предлагаю архитектурные решения и создаю инфраструктуру, которая легко масштабируется и поддерживается.
Технический стек
Оркестрация и контейнеризация: Kubernetes, Deckhouse, Docker, Helm
Infrastructure as Code: Terraform, Ansible, GitOps
CI/CD: GitLab CI, GitLab Runner, Werf, GitLab Agent
Облачные платформы: Yandex Cloud (Managed Kubernetes, PostgreSQL, Kafka, Redis, Object Storage, VPC, IAM, ALB/NLB)
Мониторинг и Observability: VictoriaMetrics, VictoriaLogs, Prometheus, Grafana, ELK Stack, Splunk, Sentry
Базы данных и брокеры: PostgreSQL, MySQL, Redis (ValKey), Kafka, MinIO
Балансировка и сети: Nginx, HAProxy, VPN, VPC, Application Load Balancer, Network Load Balancer
Безопасность: Vault, Lockbox, External Secrets Operator, PCI DSS, Trivy, SonarQube
Языки программирования: Python, Bash
AI/ML: Ollama, Whisper, Vosk, RAG, Llama, Gemma, Qwen, Mistral, DeepSeek
Ключевые компетенции
• Построение Kubernetes-инфраструктуры с нуля
• Проектирование облачной инфраструктуры
• Построение GitOps и CI/CD
• Автоматизация Terraform / Ansible / Python
• Мониторинг, логирование и Observability
• Разработка внутренних сервисов автоматизации
• Проектирование и разработка VPN-платформ с собственным backend
• Развёртывание AI-инфраструктуры и локальных LLM
• Оптимизация инфраструктуры и повышение её надёжности
Контакты: Telegram — @dozens8 | Резюме по запросу
Обсуждение: @devops_jobs
#resume #резюме #ищу #DevOps #SRE #Kubernetes #Cloud #Terraform #Python #AI #VPN #remote
Позиция: Senior DevOps Engineer / SRE
Формат работы: удалёнка
Занятость: полная / проектная / консультации
О себе
Senior DevOps-инженер с 10+ годами опыта в IT. Специализируюсь на построении, автоматизации и сопровождении высоконагруженной инфраструктуры, проектировании облачных платформ и Kubernetes-кластеров, внедрении DevOps-практик и CI/CD.
Проектирую инфраструктуру с нуля, автоматизирую процессы любой сложности (Python / Bash), выстраиваю GitOps и Infrastructure as Code, повышаю отказоустойчивость сервисов и минимизирую количество ручных операций.
Имею большой опыт построения платформ на Kubernetes, внедрения централизованного мониторинга и логирования, работы с секретами, балансировщиками нагрузки, облачной инфраструктурой и сервисами искусственного интеллекта.
Отдельное направление моей экспертизы — проектирование и разработка VPN-инфраструктуры. Разработал собственный backend-сервис управления VPN с автоматической выдачей доступов через Telegram-бота, управлением пользователями, конфигурациями и полным циклом автоматизации обслуживания VPN-платформы.
Также занимаюсь развёртыванием AI-инфраструктуры: локальные LLM, RAG-системы, inference-платформы, автоматизация AI-сервисов и интеграция их в корпоративную инфраструктуру.
Быстро погружаюсь в новые проекты, нахожу узкие места, предлагаю архитектурные решения и создаю инфраструктуру, которая легко масштабируется и поддерживается.
Технический стек
Оркестрация и контейнеризация: Kubernetes, Deckhouse, Docker, Helm
Infrastructure as Code: Terraform, Ansible, GitOps
CI/CD: GitLab CI, GitLab Runner, Werf, GitLab Agent
Облачные платформы: Yandex Cloud (Managed Kubernetes, PostgreSQL, Kafka, Redis, Object Storage, VPC, IAM, ALB/NLB)
Мониторинг и Observability: VictoriaMetrics, VictoriaLogs, Prometheus, Grafana, ELK Stack, Splunk, Sentry
Базы данных и брокеры: PostgreSQL, MySQL, Redis (ValKey), Kafka, MinIO
Балансировка и сети: Nginx, HAProxy, VPN, VPC, Application Load Balancer, Network Load Balancer
Безопасность: Vault, Lockbox, External Secrets Operator, PCI DSS, Trivy, SonarQube
Языки программирования: Python, Bash
AI/ML: Ollama, Whisper, Vosk, RAG, Llama, Gemma, Qwen, Mistral, DeepSeek
Ключевые компетенции
• Построение Kubernetes-инфраструктуры с нуля
• Проектирование облачной инфраструктуры
• Построение GitOps и CI/CD
• Автоматизация Terraform / Ansible / Python
• Мониторинг, логирование и Observability
• Разработка внутренних сервисов автоматизации
• Проектирование и разработка VPN-платформ с собственным backend
• Развёртывание AI-инфраструктуры и локальных LLM
• Оптимизация инфраструктуры и повышение её надёжности
Контакты: Telegram — @dozens8 | Резюме по запросу
Публикатор: Dzen
Обсуждение: @devops_jobs
#resume #резюме #ищу #DevOps #SRE #Kubernetes #Cloud #Terraform #Python #AI #VPN #remote
Позиция: Senior DevOps Engineer / SRE
Формат работы: удалёнка
Занятость: полная / проектная / консультации
О себе
Senior DevOps-инженер с 10+ годами опыта в IT. Специализируюсь на построении, автоматизации и сопровождении высоконагруженной инфраструктуры, проектировании облачных платформ и Kubernetes-кластеров, внедрении DevOps-практик и CI/CD.
Проектирую инфраструктуру с нуля, автоматизирую процессы любой сложности (Python / Bash), выстраиваю GitOps и Infrastructure as Code, повышаю отказоустойчивость сервисов и минимизирую количество ручных операций.
Имею большой опыт построения платформ на Kubernetes, внедрения централизованного мониторинга и логирования, работы с секретами, балансировщиками нагрузки, облачной инфраструктурой и сервисами искусственного интеллекта.
Отдельное направление моей экспертизы — проектирование и разработка VPN-инфраструктуры. Разработал собственный backend-сервис управления VPN с автоматической выдачей доступов через Telegram-бота, управлением пользователями, конфигурациями и полным циклом автоматизации обслуживания VPN-платформы.
Также занимаюсь развёртыванием AI-инфраструктуры: локальные LLM, RAG-системы, inference-платформы, автоматизация AI-сервисов и интеграция их в корпоративную инфраструктуру.
Быстро погружаюсь в новые проекты, нахожу узкие места, предлагаю архитектурные решения и создаю инфраструктуру, которая легко масштабируется и поддерживается.
Технический стек
Оркестрация и контейнеризация: Kubernetes, Deckhouse, Docker, Helm
Infrastructure as Code: Terraform, Ansible, GitOps
CI/CD: GitLab CI, GitLab Runner, Werf, GitLab Agent
Облачные платформы: Yandex Cloud (Managed Kubernetes, PostgreSQL, Kafka, Redis, Object Storage, VPC, IAM, ALB/NLB)
Мониторинг и Observability: VictoriaMetrics, VictoriaLogs, Prometheus, Grafana, ELK Stack, Splunk, Sentry
Базы данных и брокеры: PostgreSQL, MySQL, Redis (ValKey), Kafka, MinIO
Балансировка и сети: Nginx, HAProxy, VPN, VPC, Application Load Balancer, Network Load Balancer
Безопасность: Vault, Lockbox, External Secrets Operator, PCI DSS, Trivy, SonarQube
Языки программирования: Python, Bash
AI/ML: Ollama, Whisper, Vosk, RAG, Llama, Gemma, Qwen, Mistral, DeepSeek
Ключевые компетенции
• Построение Kubernetes-инфраструктуры с нуля
• Проектирование облачной инфраструктуры
• Построение GitOps и CI/CD
• Автоматизация Terraform / Ansible / Python
• Мониторинг, логирование и Observability
• Разработка внутренних сервисов автоматизации
• Проектирование и разработка VPN-платформ с собственным backend
• Развёртывание AI-инфраструктуры и локальных LLM
• Оптимизация инфраструктуры и повышение её надёжности
Контакты: Telegram — @dozens8 | Резюме по запросу
Обсуждение: @devops_jobs
#resume #резюме #ищу #DevOps #SRE #Kubernetes #Cloud #Terraform #Python #AI #VPN #remote
Позиция: Senior DevOps Engineer / SRE
Формат работы: удалёнка
Занятость: полная / проектная / консультации
О себе
Senior DevOps-инженер с 10+ годами опыта в IT. Специализируюсь на построении, автоматизации и сопровождении высоконагруженной инфраструктуры, проектировании облачных платформ и Kubernetes-кластеров, внедрении DevOps-практик и CI/CD.
Проектирую инфраструктуру с нуля, автоматизирую процессы любой сложности (Python / Bash), выстраиваю GitOps и Infrastructure as Code, повышаю отказоустойчивость сервисов и минимизирую количество ручных операций.
Имею большой опыт построения платформ на Kubernetes, внедрения централизованного мониторинга и логирования, работы с секретами, балансировщиками нагрузки, облачной инфраструктурой и сервисами искусственного интеллекта.
Отдельное направление моей экспертизы — проектирование и разработка VPN-инфраструктуры. Разработал собственный backend-сервис управления VPN с автоматической выдачей доступов через Telegram-бота, управлением пользователями, конфигурациями и полным циклом автоматизации обслуживания VPN-платформы.
Также занимаюсь развёртыванием AI-инфраструктуры: локальные LLM, RAG-системы, inference-платформы, автоматизация AI-сервисов и интеграция их в корпоративную инфраструктуру.
Быстро погружаюсь в новые проекты, нахожу узкие места, предлагаю архитектурные решения и создаю инфраструктуру, которая легко масштабируется и поддерживается.
Технический стек
Оркестрация и контейнеризация: Kubernetes, Deckhouse, Docker, Helm
Infrastructure as Code: Terraform, Ansible, GitOps
CI/CD: GitLab CI, GitLab Runner, Werf, GitLab Agent
Облачные платформы: Yandex Cloud (Managed Kubernetes, PostgreSQL, Kafka, Redis, Object Storage, VPC, IAM, ALB/NLB)
Мониторинг и Observability: VictoriaMetrics, VictoriaLogs, Prometheus, Grafana, ELK Stack, Splunk, Sentry
Базы данных и брокеры: PostgreSQL, MySQL, Redis (ValKey), Kafka, MinIO
Балансировка и сети: Nginx, HAProxy, VPN, VPC, Application Load Balancer, Network Load Balancer
Безопасность: Vault, Lockbox, External Secrets Operator, PCI DSS, Trivy, SonarQube
Языки программирования: Python, Bash
AI/ML: Ollama, Whisper, Vosk, RAG, Llama, Gemma, Qwen, Mistral, DeepSeek
Ключевые компетенции
• Построение Kubernetes-инфраструктуры с нуля
• Проектирование облачной инфраструктуры
• Построение GitOps и CI/CD
• Автоматизация Terraform / Ansible / Python
• Мониторинг, логирование и Observability
• Разработка внутренних сервисов автоматизации
• Проектирование и разработка VPN-платформ с собственным backend
• Развёртывание AI-инфраструктуры и локальных LLM
• Оптимизация инфраструктуры и повышение её надёжности
Контакты: Telegram — @dozens8 | Резюме по запросу