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)