DevOps инженер (Azure)

Что предстоит делать

<p><strong>Data Science UA</strong> — это сервисная компания с глубокой экспертизой в области AI и Data Science. Наша история началась в 2016 году с первой конференции Data Science UA в Киеве, и с тех пор мы построили одно из крупнейших AI-сообществ в Европе.<br><br><strong>О роли и клиенте:</strong> <br>Мы ищем <strong>DevOps Engineer (Azure)</strong> для присоединения к команде нашего клиента. Они создают production-grade AI-платформу для обеспечения интеллектуальной автоматизации на уровне всего предприятия. В роли IT DevOps Engineer в команде AI Orchestration and Dev вы будете тем инженером, который гарантирует, что всё, что проектируют архитекторы и создают инженеры-программисты, работает надежно, безопасно и в масштабе. Вы будете отвечать за инфраструктуру как код, CI/CD-пайплайны, оркестрацию контейнеров, управление секретами и контроль затрат на облачные ресурсы для IT AI-среды клиента.<br><br><strong>Обязанности:</strong> <br><strong>Инфраструктура как код и облачное provisioning</strong> <br>— Управление кодовой базой Terraform / Bicep для всех IT AI Azure-ресурсов клиента: AKS, Azure OpenAI, APIM, Storage, Key Vault, Service Bus, Azure AI Search, Azure ML и регистрации приложений Entra ID<br>— Обеспечение provisioning только через IaC (без ручного создания ресурсов) с обнаружением дрейфа и автоматическим исправлением <br>— Управление несколькими средами (dev, staging, prod) с конфигурациями, специфичными для среды, и шлюзами продвижения<br>— Проектирование и эксплуатация шаблонов Azure Landing Zone: группы управления, политики, стандарты тегирования и сетевая топология<br><strong>Разработка CI/CD-пайплайнов</strong> <br>— Создание и поддержка GitHub Actions workflows для всех компонентов AI-платформы: Python-сервисы, TypeScript-инструментарий, модули инфраструктуры и образы контейнеров<br>— Реализация этапов пайплайна: lint, unit-тест, интеграционный тест, сборка контейнера, сканирование уязвимостей, проверка политик, деплой, smoke-тест и автоматический откат<br>— Управление настройками GitHub-репозитория, правилами защиты веток, обязательными ревьюерами и секретами среды<br>— Интеграция GitHub Copilot и инструментов Azure AI Foundry в рабочий процесс разработчика; поддержка внутреннего портала разработчика<br><strong>Kubernetes и операции с контейнерами</strong> <br>— Управление кластерами AKS: жизненный цикл пулов узлов, обновления кластеров и ротация сертификатов<br>— Настройка Kubernetes-сетей (CNI, сетевые политики, ingress-контроллеры, приватные эндпоинты), хранилищ (PVCs, Azure Files, Azure Disk) и RBAC <br>— Эксплуатация реестра контейнеров (ACR): сканирование образов, политики хранения, гео-репликация и pull-through кэш<br>— Реализация паттернов деплоя GitOps для непрерывной доставки в AKS<br><strong>MLOps / LLMOps Платформа</strong> <br>— Создание и эксплуатация пайплайнов деплоя моделей: упаковка LLM-эндпоинтов, управление развертываниями Azure <strong>OpenAI</strong> <br>— Управление рабочими пространствами Azure ML: вычислительные кластеры, среды, наборы данных и реестр моделей<br>— Эксплуатация отслеживания экспериментов MLflow или Azure ML<br><strong>Идентификация, секреты и безопасность</strong> <br>— Управление Azure Key Vault: ротация секретов, политики доступа, диагностическое логирование и интеграция с Kubernetes через CSI-драйвер<br>— Настройка Managed Identities и Workload Identity для всех сервисов платформы без использования сервис-принципалов на основе паролей<br>— Реализация Entra ID Conditional Access и PIM для привилегированного доступа к production-ресурсам<br>— Проведение регулярных проверок доступа и обеспечение минимальных привилегий во всех назначениях Azure RBAC<br><strong>Наблюдаемость и реагирование на инциденты</strong> <br>— Проектирование стека наблюдаемости: Azure Monitor, Log Analytics, Application Insights и коллекторы OpenTelemetry<br>— Создание дашбордов, охватывающих состояние инфраструктуры, задержки и частоту ошибок AI-инференса, расход токенов, показатели успешности агентов и состояние пайплайнов<br>— Определение и контроль SLO для сервисов платформы; создание практичных runbook для оповещений и playbook для дежурств<br>— Руководство реагированием на инциденты при сбоях платформы: триаж, смягчение последствий, post-mortem и отслеживание исправлений<br><strong>FinOps и управление затратами</strong> <br>— Создание дашбордов Azure Cost Management с разбивкой затрат по командам, рабочим нагрузкам и моделям<br>— Обеспечение тегирования ресурсов через Azure Policy и проведение ежемесячных обзоров затрат с инженерными командами <br>— Моделирование и прогнозирование затрат на инфраструктуру для новых возможностей платформы до их создания<br><br><strong>Требования:</strong> <br>— 4+ года опыта работы DevOps или платформенным инженером в cloud-native средах<br>— Экспертиза в Azure: AKS, Azure Monitor, Azure Networking, Key Vault,<br>— Entra ID и как минимум один AI/ML-сервис (Azure OpenAI, Azure ML или Cognitive Services)<br>— Навыки IaC: Terraform или Bicep с реальными production-кодовыми базами<br>— Опыт работы с GitHub Actions: многоэтапные пайплайны, переиспользуемые workflows, утверждения в средах и управление секретами<br>— Знание Kubernetes: deployments, services, ingress, RBAC, пулы узлов и операции с кластерами<br>— Опыт работы с жизненным циклом контейнеров: написание Dockerfile, сканирование образов, ACR и паттерны деплоя<br>— Понимание основ облачной безопасности: IAM, сегментация сети, ротация секретов и аудит логирования<br>— Развитые навыки реагирования на инциденты: отладка распределенных систем, чтение логов и метрик под давлением<br>— Свободное владение английским языком<br><br><strong>Будет плюсом:</strong> <br>— Опыт работы с MLOps или LLMOps: пайплайны деплоя моделей, Azure ML, MLflow или аналоги<br>— Опыт GitOps в средах AKS<br>— Знание FinOps: распределение затрат, модели chargeback, управление зарезервированными мощностями<br>— Опыт работы с Azure Policy, Management Groups и шаблонами Landing Zone на уровне предприятия<br>— Навыки написания скриптов на Python или Bash для автоматизации и инструментария<br>— Знакомство с AI-инструментами разработчика: GitHub Copilot, Azure AI Foundry или инфраструктура API Anthropic Claude<br>— Сертификации Microsoft: AZ-104 (Administrator), AZ-400 (DevOps Engineer Expert) или AZ-305 (Architect)</p> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/364322/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>