Farpost IT

Привет! Строим гибкую cloud‑first инфраструктуру для обучения и инференса больших моделей, а также для сопутствующих микросервисов. Наша среда — это гибрид частных облаков OpenStack и современных инструментов оркестрации. Мы ищем инженера, который не просто поддерживает, а разрабатывает инфраструктуру как продукт, делает её предсказуемой, масштабируемой и безопасной — от железа до пода. Чем предстоит заниматься: Проектированием и развитием cloud‑first инфраструктуры, которая одинаково надёжно работает как для ML‑задач (GPU‑кластеры, инференс), так и для микросервисного окружения. Построением и оптимизацией CI/CD пайплайнов в GitLab CI — кэширование, управление артефактами, параллелизация, сокращение времени сборки. Деплоем, отладкой и масштабированием кластеров Kubernetes (kubeadm/k0s), включая настройку Ingress, HPA/VPA, Network Policies, работу с Helm-чартами. Управлением частными облаками на базе OpenStack — развёртывание, конфигурация, мониторинг ресурсов, работа с проектами и квотами. Настройкой систем мониторинга и наблюдаемости: Prometheus + Grafana (дашборды, алертинг), Loki для логов, внедрение SLO/SLI и отслеживание их выполнения. Реализацией инфраструктуры как кода (IaC) с помощью Terraform/Terragrunt — разработка модулей, управление состоянием (state), удалённые бэкенды, интеграция с Ansible для конфигурации. Обеспечением безопасности на всех уровнях: управление секретами (Vault / Sealed Secrets), настройка RBAC, сетевых политик, hardening ОС и кластера. Администрированием Linux-серверов, диагностикой производительности, написанием скриптов на Bash и Python для автоматизации рутинных задач. Чего ожидаем от тебя: Опыт коммерческой работы от 5 лет в роли DevOps / SRE / Platform Engineer. Глубокое знание GitLab CI: построение сложных пайплайнов, стратегии кэширования, работа с артефактами и зависимостями. Экспертное владение Kubernetes: установка и конфигурация кластеров (kubeadm/k0s), отладка подов, горизонтальное и вертикальное масштабирование, работа с Ingress-контроллерами, сетевыми политиками. Опыт работы с OpenStack: управление проектами, инстансами, сетями, хранилищами. Настройка мониторинга на базе Prometheus + Grafana: разработка дашбордов, настройка алертов, работа с Loki, понимание SLO/SLI. Практика с Terraform/Terragrunt: модульная структура, управление state, использование remote backends, и Ansible для конфигурации серверов. Знание инструментов безопасности: Vault / Sealed Secrets для секретов, тонкая настройка RBAC, Network Policies, hardening Linux и Kubernetes. Уверенное администрирование Linux, умение диагностировать проблемы (нагрузка, сеть, диски), писать скрипты на Bash и Python. Самостоятельность в постановке задач, проактивный поиск узких мест, отличная коммуникация с разработчиками и коллегами. Будет плюсом: Опыт с GitOps (ArgoCD / FluxCD) — управление декларативными состояниями. Углублённые навыки в безопасности: работа с Vault, SOPS, политики OPA/Gatekeeper. Мультипроектность — умение вести инфраструктуру для нескольких продуктов одновременно. Опыт в MLOps: инференс-серверов, оптимизация моделей, оркестрация и мониторинг GPU; работа с S3-совместимыми хранилищами (MinIO, AWS) и Model Registry (например, ClearML). Что готовы предложить: Реальные задачи на стыке DevOps и MLOps — редкое сочетание для профессионального роста. Вклад в развитие сложного высоконагруженного продукта: все решения принимаются командой, ты можешь на них влиять и будешь видеть результаты своего труда. Развитие и обучение: предсказуемый онбординг, помощь наставника; оплата тренингов, семинаров и конференций, корпоративная библиотека. Стабильность и прозрачность: оформление по ТК, пересмотры зарплаты по итогам performance review. Неформальная рабочая атмосфера: отсутствие бюрократии, гибкость процессов. ДМС после испытательного; другие "плюшки" в виде классного мерча, заботы о сотрудниках и т.д. возможность посетить Владивосток и насладиться красотой региона :)

Чем предстоит заниматься: разработкой и тюнингом LLM под бизнес-задачи с использованием PyTorch, Lightning, Transformers. созданием агентских систем с применением LangChain/LangGraph (оркестрация, tool calling, state management). оптимизацией моделей для продакшена: инференс-ускорение (ONNX, Triton), эффективный тюнинг (LoRA, QLoRA). полным циклом ML: от экспериментов до промышленного внедрения с использованием MLOps (ClearML), включая мониторинг дрифта и бизнес-метрик. разработкой микросервисов на Python (FastAPI) для интеграции моделей в продукты. Ключевые технологии: • Core ML: PyTorch • Hugging Face Transformers • PyTorch Lightning • LLM Tools: LangChain • LangGraph/smolagents • Prompt-engineering • Optimization: ONNX Runtime • Triton • LoRA/P-tuning • MLOps: ClearML • Docker • CI/CD (GitLab CI/Jenkins) Чего ожидаем от тебя: профильное высшее образование по информатике; опыт работы с NLP от 3-х лет; глубокое понимание архитектур трансформеров: механизмы внимания, токенизация, позиционные энкодинги; опыт ускорения инференса: оптимизация через ONNX/Triton; практика с оркестрацией LLM: цепочки промптов, агентские системы (LangChain/LangGraph); навыки продакшен-кода: питоновские микросервисы, тестирование, CI/CD; знание MLOps-инструментов (ClearML/MLflow) для трекинга и деплоя; понимание мониторинга моделей: data drift, бизнес-метрики (например, containment rate для чат-ботов). Будет плюсом: опыт с PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) для адаптации LLM; знание векторных БД (Qdrant, Pinecone), гибридного поиска. Мы похожи, если ты любишь свою работу и стремишься делать ее наилучшим образом; готов работать в концептуально поставленных задачах; задаешь себе вопросы: "почему и зачем мы это делаем?"; открыт к обучению и другому мнению, рефлексируешь свой опыт; профессионально любопытен. Что готовы предложить: интересные, сложные задачи, ресурсы для их решения. вклад в развитие большого продукта: ты будешь видеть результат своего труда. развитие и обучение: предсказуемый онбординг с наставником; оплата тренингов, семинаров и конференций, корпоративная библиотека. стабильность и прозрачность: оформление по ТК, пересмотры зарплаты по итогам performance review. неформальная рабочая атмосфера: отсутствие бюрократии, гибкость процессов. ДМС после испытательного; другие "плюшки" в виде классного мерча, заботы о сотрудниках и т.д. возможность посетить Владивосток и насладиться красотой региона :)

Привет! Ищем Data Scientist-а в отдел по работе с данными в Фарпосте. Основная команда во Владивостоке. Чем предстоит заниматься: Подготовкой математического ядра для сервисов, связанных с поиском на Фарпосте. Помогать улучшать инфраструктуру и внедрять современные инженерные практики для наших сервисов. Заниматься доработкой и поддержкой имеющихся ML-решений в различных частях продукта. Внедрять новые технологии и алгоритмы для решения бизнес-задач. Менторить младших специалистов. Что ожидаем от тебя: Техническое образование. Опыт в области анализа данных и ML от 2 лет. Опыт работы с текстовыми моделями. Знание основ машинного обучения и нейронных сетей. Понимание подходов к обработке текстовых данных и решению NLP задач. Уверенные навыки работы с Python, опыт работы с текстом на Python. Знание фреймворков работы с данными, ml-фреймворков. Хорошие отношения с linux, git. Уверенный SQL. Будут плюсом: Понимание что такое docker, Kubernetes. Опыт работы с Java (Мега-плюс). Опыт работы в смежных направлениях плюсом к релевантному (разработчик, аналитик). Опыт работы с Clickhouse. Мы предлагаем: Заряженная, профессиональная команда. Иногда душним, но по делу) Сложные и интересные задачи, на которых можно быстро прокачать скиллы. Развитие и обучение: оплатим курсы, книги, поделимся экспертизой. Стабильность и прозрачность: растешь как специалист и классно перформишь? Растет и зарплата. Есть ИТ-аккредитация, обсуждаем условия на берегу. Комфортные условия: после испытательного срока (3 мес.) можно уйти на удаленку, в офисе свободный дресс-код и приятная атмосфера.