Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и собственный обезличенный журнал Zorky (cookie zk_aid). Не собираем содержимое форм, текст поиска и полный IP; данные не продаём. Отказаться можно кнопкой ниже, а также через Global Privacy Control или Do Not Track в браузере. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky CRMZorky CRM
EN|RU
@termdocs
← Все вакансии

Middle AI Infrastructure Engineer

middleofficeМосква, RUСкор 72.8/1003д назад
Аналитика рынка
📊 DevOps / SRE: зарплаты и спрос на рынке
Стек
devopsdockergografanakuberneteslinuxllmprometheuspythonsretritonvllm
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
Мы ищем опытного Middle AI Infrastructure Engineer, который возьмёт на себя масштабирование и поддержку высокопроизводительной LLM-инфраструктуры. Фундамент инфраструктуры уже положен. Вашей задачей будет его развитие и улучшение под растущие нагрузки Обязанности · Обеспечить надёжность LLM-сервинга в проде: стабильная работа инференса (vLLM/SGLang) под highload нагрузками, обновления без даунтайма, планирование мощностей под растущую нагрузку. · Развитие шлюзового слоя: роутинг запросов между моделями на разных серверах, rate limits, балансировка, наблюдаемость. · Оптимизация производительности: Настройка работы инференс-сервисов (vLLM, SGLang), оптимизация распределения ресурсов между GPU нодами. Оптимизация параметров инференса моделей в зависимости от типа ожидаемых нагрузок. · Мониторинг и стабильность: Внедрение глубокого мониторинга метрик GPU (память, ядра, температура) и производительности моделей. · Сопровождение: Оперативное решение инцидентов и обеспечение высокой доступности сервисов. Требования · Опыт работы в DevOps/SRE или системной инженерии от 3 лет. · Практический опыт с LLM-сервингом: (любым из: vLLM, SGLang, TGI, Triton). Понимание конфигурирования движков под разные типы нагрузок и плюсы и минусы различных конфигураций) (high throughput, low latency). · Глубокие знания Linux, контейнеризации (Docker) и оркестрации (Kubernetes). · Опыт работы с GPU-инфраструктурой (NVIDIA drivers, Docker с доступом до GPU, CUDA). · Навыки программирования на Python или Go
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs