Команда работает над созданием API-сервисов для ML-моделей, деплойментом в контейнеризованной инфраструктуре с использованием OpenShift. В стеке активно используются PyTorch, scikit-learn, FastAPI, Docker и Python. В проекте необходимо решать задачи быстрого, безопасного и масштабируемого получения качественных синтетических данных для тестирования, аналитики, машинного обучения и других бизнес-задач, где требуется работа с большими объёмами данных без риска раскрытия конфиденциальной информации.
Задачи
- развивать и поддерживать инфраструктуру для обучения и эксплуатации _ML_-моделей
- автоматизировать процессы сборки, тестирования и доставки сервисов генерации синтетических данных
- обеспечивать высокую доступность масштабируемости и отказоустойчивости сервисов
- внедрять и развивать практик DevOps/DataOps в команде
- взаимодействовать с разработчиками, _ML_-инженерами и аналитиками для оптимизации рабочих процессов.
Требования
- глубокие знания Linux: уверенное администрирование, работа с сетью (iptables, nftables), диагностика производительности
- экспертиза в Kubernetes/OpenShift: умение не только разворачивать кластеры, но и настраивать их: управление квотами, troubleshooting сложных проблем
- владение GitOps-инструментами: глубокое понимание ArgoCD или аналогичных инструментов. Умение писать и поддерживать сложные пайплайны развёртывания
- автоматизация (Ansible/Python/Golang): опыт написания ролей Ansible для сложной конфигурации. Навыки программирования на Python или Golang для создания собственных инструментов автоматизации.
- cетевые технологии и безопасность: глубокое понимание работы Service Mesh (Istio). Опыт внедрения mTLS, настройки политик авторизации; навыки работы с инфраструктурой открытых ключей (PKI), понимание принципов работы сертификатов; опыт настройки систем сбора логов и метрик (ELK, Prometheus, Grafana)
- инструменты сборки: знание лучших практик создания контейнеров (Dockerfile), опыт работы с _distroless_-образами
- hashiCorp Vault: опыт внедрения и администрирования, настройка секретов, интеграция с CI/CD и приложениями
- jenkins: опыт настройки и поддержки сложных пайплайнов (pipelines), интеграция с системами контроля версий и инструментами автоматизации
- kubernetes + Istio Service Mesh: опыт развёртывания и эксплуатации Istio в Kubernetes, настройка политик безопасности, маршрутизации, мониторинга
- postgreSQL: администрирование, оптимизация производительности, резервное копирование и восстановление, репликация
- hive: опыт работы с хранилищами данных, написание и оптимизация запросов, интеграция с экосистемой Hadoop
- bash: написание сложных скриптов для автоматизации задач администрирования и DevOps-процессов.
Мы предлагаем
- комфортный современный офис:г Москва, наб.Новоданиловская 10 (БЦ Даниловский Форт, ДФ), рядом с М.Тульская, Верхние котлы
- возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
- ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
- подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
