Używamy techniczne pliki cookie i zanonimizowany dziennik wizyt Zorky. Yandex Metrica (dane są przechowywane na serwerach w Rosji) działa tylko za Twoją zgodą. Nigdy nie sprzedajemy danych. Więcej o cookies i statystykach.
Zorky działa w trybie testowym — wszystko jest bezpłatne. Oferty i strony firm są dostępne dla wszystkich; linki do ogłoszeń i osobiste zestawienie ofert — po rejestracji. Zarejestruj się →
← Wszystkie oferty

Senior AI/LLM Platform Engineer

Seniorhybrid5 dn. temu
Stack
awsazureclouddevopsdockergcpgithubkubernetesllmollama
Szczegóły
Doświadczenie
od 5 lat
Angielski
C1, wymagany
Praktyki
DevOps
Pokaż firmę i link
Bezpłatnie, po zalogowaniu.
Aplikuj
Prześlij CV — pracodawcy i rekruterzy z różnych krajów, którzy szukają takiego profilu, będą mogli napisać do Ciebie bezpośrednio.
Wyślij CV →
Opis

Avenga is an international engineering firm helping businesses operate with AI at the core. With 6,000+ experts worldwide, we combine engineering expertise with AI-native thinking to turn ambitious ideas into real-world impact across industries, technologies, and markets. At the core of the role We’re looking for an experienced platform engineer to build and run the environments where our AI runs.

You will set up on-premise and cloud LLM platforms, deploy and serve open-weight models, optimize them to run efficiently on GPUs, and administer the platform as it grows. Your platform will power AI-native engineering and business use cases across client projects. You will work hands-on with GPU infrastructure and modern inference stacks, with room to explore new models, inference engines and hardware as the field evolves.

Core skills you’ll bring 5+ years of experience in platform engineering, DevOps, infrastructure, or ML infrastructure. Hands-on experience deploying and serving open-weight models (e.g. Llama, Qwen, Mistral, Gemma) with inference engines such as vLLM, SG

Lang, Ollama/llama.cpp. Practical knowledge of inference optimization, such as quantization, batching and multi-GPU deployment, and matching models to available hardware. Experience with GPU infrastructure - NVIDIA drivers and CUDA, GPU scheduling on Kubernetes, and monitoring GPU utilization.

Experience with on-premise infrastructure and at least one cloud provider (AWS, GCP or Azure), including their GPU and AI

Pełny opis, firma i link do aplikacji — po zalogowaniu. Zaloguj się
Kontakty pracodawcy (e-mail/telefon/Telegram) są ukryte w publicznym podglądzie. Wyślij CV — a pracodawcy będą mogli napisać do Ciebie sami.
Zgłoś tę ofertę
Pilne pytanie? Napisz @termdocs