Разработка машинного обучения — удалённая работа в Москве

Мы создаём современную облачную платформу, предназначенную для обучения и запуска моделей машинного обучения и продуктов с применением искусственного интеллекта. Платформа обеспечивает централизованный доступ к высокопроизводительным вычислительным ресурсам (CPU, GPU), системе хранения данных, средствам оркестрации контейнеров и виртуальных машин, а также инструментам поддержки полного жизненного цикла ML-моделей. Обязанности Развёртывание, настройка и сопровождение подсистем управления виртуализацией (zVirt, Kubernetes), контейнеризации и оркестрации. Администрирование инфраструктуры IaaS/PaaS: управление виртуальными машинами, контейнерами, хранилищами, сетями. Обеспечение интеграции с корпоративными системами безопасности и каталогами пользователей (LDAP, Active Directory, Keycloak). Управление системой контроля доступа (RBAC/ABAC), настройка политик безопасности и лимитов потребления ресурсов. Конфигурация и мониторинг среды разработки ML (JupyterLab, VSCode) и средств управления жизненным циклом ML-моделей (регистрация, хранение, версия). Поддержка и обслуживание систем мониторинга, логирования, резервного копирования и восстановления. Организация и проведение тестирования, диагностика и устранение неисправностей инфраструктуры. Взаимодействие с командами разработки и пусконаладочные работы. Сопровождение документации и участие в подготовке внутрикорпоративных инструктажей. Требования Высшее техническое образование (информационные технологии, вычислительная техника, прикладная математика и пр.). Опыт работы с Linux-серверами (желательно российские дистрибутивы Astra Linux, РЕД ОС, AlmaLinux). Практический опыт с виртуализацией (KVM, zVirt, oVirt, OpenStack) и контейнеризацией (Docker, Kubernetes). Знание принципов и практик управления доступом (RBAC, ABAC), опыт интеграции с LDAP/AD и системами SSO. Навыки работы с ML-инструментами и средами разработки (Python, ML-фреймворки Keras, PyTorch, TensorFlow, Jupyter). Опыт работы с системами мониторинга и логирования (Prometheus, Grafana, Loki, ELK). Знания сетевых технологий (VLAN, маршрутизация, IP-адресация), баз данных (PostgreSQL, MySQL, Redis). Понимание принципов безопасности информационных систем и мер защиты данных. Навыки работы с API, автоматизацией (Ansible, CI/CD инструменты), скриптинг (bash, Python). Умение работать в команде, коммуникабельность, инициативность. Будет преимуществом Опыт работы с высоконагруженными системами и распределёнными вычислениями. Сертификация в области виртуализации, Kubernetes и/или безопасности. Опыт поддержки облачных сред в закрытом контуре (без подключения к Интернету). Знание методологий DevOps и MLOps. Условия Участие в уникальном проекте федерального уровня. Современный оборудованный офис и возможность гибкого режима работы. Конкурентная заработная плата и социальные гарантии. Профессиональное обучение и сертификация. Дружелюбная команда и поддержка со стороны руководства.