Кто мы
Positive Technologies — вендор продуктов и услуг в области кибербезопасности. Более 20 лет наша основная задача — предотвращать хакерские атаки до того, как они причинят неприемлемый ущерб бизнесу и целым отраслям экономики. Наши технологии используют около 4000 организаций по всему миру.
Сейчаc ищем MLOps-инженера, который усилит ML команду и поможет выводить ML-модели в продакшен быстрее, а также модернизировать инфраструктуру под требования современных LLM и GPU.
ML команда создает решения, которые помогают различным продуктам Positive Technologies автоматически детектировать, предотвращать угрозы и реагировать на них. Также активно облегчаем рутину наших коллег с помощью решений на основе LLM.
Чем предстоит заниматься
- Строить и оптимизировать ML-пайплайны с Apache Airflow для обработки данных и обучения моделей
- Разрабатывать CI/CD (GitLab) для автоматизации всего жизненного цикла ML-моделей
- Развертывать и масштабировать self-hosted LLM (например, Qwen, Mistral)
- Оптимизировать использование GPU: настраивать MIG-разделение (NVIDIA Multi-Instance GPU), Triton Inference Server, ONNX для ускорения инференса
- Поддерживать надежность ML-сервисов: мониторинг (Prometheus, Grafana), анализ логов и алертинг (OpenSearch)
- Интегрировать модели с векторными база данных (Qdrant), аналитическими системами (ClickHouse), NoSQL-базами (MongoDB) и S3
Будет плюсом
- Опыт работы с потоковыми данными (Apache Kafka, Spark Streaming, Apache Flink) для обработки угроз в реальном времени
- Опыт работы с Apache Trino, Apache Spark
- Навыки разделения GPU (MIG), настройка CUDA-оптимизаций, использование Triton для инференса
- Знание архитектур LLM приложений (RAG, fine-tuning, prompt engineering)
- Следование принципу Infrastructure as code (IaC): ansible, terraform
- Опыт работы с ML-экосистемой: Scikit-learn, PyTorch
- Опыт работы с Kubernetes
Что мы предлагаем
- Удалённая работа или по желанию гибрид в городах присутствия (Москва, Санкт-Петербург, Нижний Новгород, Самара, Томск, Новосибирск)
- Условия для постоянного развития: внешние и внутренние образовательные программы, митапы, научпоп-лекции, экспертное обучение, обучение для руководителей и не только
- Гибкий подход к отдыху: 28 календарных дней отпуска, доплату отпускных до полного оклада и 10 day off в год
- Заботу о здоровье: ДМС с первой недели работы, включая стоматологию, ежегодный чекап
- Компенсацию до 50% расходов на занятия спортом и английским языком в рамках ежегодного бюджета
- Работу в аккредитованной ИТ-компании и возможность использования льгот Министерства цифрового развития