DevOps + MLOps Engineer

PLAI — это AI-платформа для ракетных видов спорта (теннис, падел), которая превращает любой корт в умное игровое пространство с видео, аналитикой и турнирами.

Мы строим систему, которая:

• обрабатывает видео с камер в реальном времени
• запускает ML/Computer Vision модели
• масштабируется под тысячи матчей
• объединяет игроков в единую цифровую экосистему

Сейчас ищем DevOps / MLOps инженера, который поможет выстроить инфраструктуру для AI-продукта и масштабировать её.

Чем ты будешь заниматься

• Проектировать и развивать облачную инфраструктуру PLAI (с учётом ML-нагрузок)
• Разворачивать и поддерживать микросервисную архитектуру
• Строить CI/CD и ML pipelines (CI/CD/CT для моделей)
• Автоматизировать деплой и обновление ML-моделей
• Управлять Kubernetes-кластерами (включая GPU workloads)
• Настраивать мониторинг:
  - инфраструктуры
  - сервисов
  - ML-моделей (drift, latency, качество)
• Оптимизировать хранение и обработку видео/данных
• Участвовать в нагрузочном тестировании (включая inference нагрузку)
• Обеспечивать безопасность (данные, модели, API)
• Реагировать на инциденты и повышать стабильность системы

Что важно

• Уверенный опыт с Linux (Ubuntu)
• Практический опыт с Docker и Kubernetes (production)
• Опыт построения CI/CD (GitLab CI или аналоги)
• Опыт работы с облаками (AWS / GCP / Yandex Cloud / Azure)
• Понимание сетей: DNS, балансировка, CDN
• Опыт настройки Nginx под нагрузкой
• Опыт мониторинга (Prometheus / Grafana / ELK / Zabbix)

+ MLOps часть (обязательно):

• Опыт деплоя ML-моделей в production
• Понимание ML pipeline: обучение → валидация → деплой → мониторинг
• Опыт работы с:
  - MLflow / Kubeflow / Airflow / аналогами
• Понимание работы с данными:
  - versioning данных и моделей
• Опыт работы с GPU (желательно)
• Понимание проблем ML в проде:
  - data drift
  - model degradation
  - latency inference

Будет большим плюсом

• Опыт с computer vision / видео обработкой
• Работа с real-time системами
• Kubernetes Ingress / Service Mesh
• Infrastructure as Code (Terraform / Ansible)
• Опыт настройки CDN / edge (например, Cloudflare)
• Опыт построения data pipelines

Почему это интересно

• Ты строишь инфраструктуру AI-продукта, а не просто backend
• Реальные задачи:
  - видео
  - computer vision
  - real-time inference
• Работа на стыке DevOps + ML
• Высокое влияние на архитектуру
• Быстрый рост → возможность стать Head of Infrastructure

Что мы предлагаем

• Классная команда
• Работа над интересными задачами
• Возможность присоединится к проекту на ранней стадии
• Возможность удаленки
• Хорошая зарплата

P.S. Нам важен ваш энтузиазм и ответственный подход к работе. Мы являемся стартапом с инвестициями, который создает интересный коммерческий продукт, и вклад каждого участника команды в конечный результат играют очень важное значение.