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
· 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.
· 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 (для автоматизации задач).
· Опыт работы с инструментами мониторинга (Prometheus, Grafana).
· Понимание того, как работают нейросети на системном уровне.
Будет преимуществом:
· Практический опыт запуска модели на нескольких GPU в рамках одного/нескольких серверов (Data/Tensor параллелизм)
· Опыт работы с шлюзами LLM сервинга вроде LiteLLM
· Английский язык для чтения документации
Стек: vLLM и SGLang на GPU, LiteLLM + Shepherd Model Gateway, OpenWebUI, Kubernetes.