{"id":2334270,"url":"https://alion.io/job/miractal-mlops-inzhener-2","title":"MLOps-инженер","company":{"id":45426,"name":"Miractal","domain":"miractal.com","url":"https://alion.io/company/miractal","size_band":null,"is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"HeadHunter","truth_index":null},"role":"AI/ML","role_family":"AI/ML","seniority":null,"employment_type":null,"work_mode":"remote","remote_scope":"stated_regions","remote_scope_basis":"inferred_board_market","remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"inferred","locations":["Moscow, Russia"],"countries":["RU"],"hiring_countries":["RU","BY","KZ","KG","AM"],"hiring_countries_total":5,"salary":null,"salary_estimate":{"min_usd":20000,"max_usd":56000,"period":"year","method":"role_country_seniority_unknown","sample_n":148},"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"Cline","optional":false},{"name":"CUDA","optional":false},{"name":"CUDA Toolkit","optional":false},{"name":"Docker","optional":false},{"name":"Grafana","optional":false},{"name":"Linux","optional":false},{"name":"LiteLLM","optional":false},{"name":"Prometheus","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"SGLang","optional":false},{"name":"TensorRT-LLM","optional":false},{"name":"vLLM","optional":false},{"name":"TensorRT","optional":true}],"status":"live","first_seen_at":"2026-10-12T09:37:59Z","employer_posted_date":"2026-10-12","last_verified_at":"2026-10-14T04:20:56Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":1,"trust":{"level":"ok","repost_count":null,"flags":[],"days_open":1},"description":"Обязанности\n Развернуть и настроить сервер инференса (vLLM, при необходимости SGLang) на GPU-узле;\n\n Подобрать режим работы под нагрузку: квантизация, размер батча, длина контекста, распределение моделей по картам, реплики под конкурентность;\n\n Снять реальные показатели: пропускная способность, задержка, поведение под пиковой нагрузкой, давление кэша контекста;\n\n Поднять единый шлюз (LiteLLM): вход через корпоративную аутентификацию, разграничение прав по командам, квоты, журналирование, защитные фильтры (вырезание секретов и персональных данных);\n\n Обеспечить единственную точку входа: сервер инференса не виден клиентам напрямую, доступ только из корпоративной сети;\n\n Мониторинг и оповещения: загрузка карт, память, очереди, задержки, ошибки (Prometheus, Grafana);\n\n Процедура обновления моделей в закрытом контуре: подготовка в отдельной зоне, проверка подписей и контрольных сумм, перенос, внутренний реестр, выкатка с возможностью отката;\n\n Дежурство по сервису, разбор инцидентов, ёмкостное планирование;\n\n Отбор и проверка открытых моделей под наши задачи: чат и агент, автодополнение, работа с кодом. Сравнение кандидатов на нашем стенде, а не по публичным таблицам;\n\n Проверка лицензий на право коммерческого использования внутри компании;\n\n Замер полезности: доля принятых подсказок, время на правки, обратная связь команд;\n\n Настройка клиентов в средах разработки (Continue, Cline, Tabby, терминальные инструменты) и браузерного интерфейса для ролей, работающих без среды разработки: тестирование, аналитика, управление проектами;\n\n Подбор моделей и настроек под сценарии разных ролей, инструкции, помощь командам на старте;\n\n Обучающие материалы и кооткие занятия при выходе на все команды;\n\n Слой извлечения над репозиториями кода, затем над внутренней документацией и трекером задач;\n\n Конвейер загрузки: разбор документов, разбиение, локальная модель эмбеддингов, векторное хранилище, инкрементальное обновление;\n\n Соблюдение прав доступа при выдаче: человек не должен получить через ассистента документ, который ему не положено видеть. Вырезание секретов и персональных данных при загрузке.\n\n Требования\n Опыт вывода моделей в промышленную эксплуатацию: не «запускал на ноутбуке», а работающий сервис с пользователями и дежурством;\n\n Практика с современными серверами инференса (vLLM, SGLang, TensorRT-LLM или аналоги), понимание непрерывного батчинга, работы с кэшем контекста, квантизации;\n\n Уверенный Linux, Docker, работа с GPU NVIDIA (драйверы, CUDA, распределение ресурсов, диагностика);\n\n Инфраструктура как код и автоматизация выкаток, работа с внутренними реестрами артефактов;\n\n Мониторинг и разбор проблем производительности: умение находить узкое место и подтверждать выводы измерениями;\n\n Python на уровне уверенной автоматизации и работы с библиотеками инференса;\n\n Готовность работать в закрытом контуре: без внешних сервисов, с процедурами переноса и проверкой целостности;\n\n Опыт построения слоя извлечения знаний с учётом прав доступа будет преимуществом;\n\n Понимание экономики железа: расчёт ёмкости, обоснование закупки, выбор между наращиванием реплик и более крупным узлом;\n\n Опыт эксплуатации в регулируемой среде (финансы, платежи): аудит, разграничение доступа, требования к журналированию;\n\n Знакомство с инструментами разработчика на стороне клиента и умение объяснить их коллегам.\n\n Условия\n Конкурентная заработная плата - обсудим по итогам интервью;\n\n Удаленный формат работы;\n\n График 5/2: с 09:00 до 18:00 или с 10:00 до 19:00;\n\n Предоставляем мощный рабочий ноутбук;\n\n 100% компенсация больничных;\n\n Скидка на изучение английского языка в Skyeng.","description_format":"text","description_chars":3602,"description_truncated":false,"requirements":{"experience_years_min":null,"management_years_min":null,"team_size_min":null,"manages_managers":false,"education":null,"security_clearance":false,"languages":[{"language":"Russian","level":"Advanced (C1)","optional":false},{"language":"English","level":"All levels","optional":false}]},"benefits":[],"hiring_locations":[{"name":"Russia","iso":"RU","kind":"country"},{"name":"Belarus","iso":"BY","kind":"region"},{"name":"Kazakhstan","iso":"KZ","kind":"region"},{"name":"Kyrgyzstan","iso":"KG","kind":"region"},{"name":"Armenia","iso":"AM","kind":"region"}],"hiring_excludes":[],"relocation_offered":false,"industries":["Payment Processing & Gateways"],"lifecycle":[{"event":"open","at":"2026-10-12T09:41:03Z"}],"visa":[],"liveness":{"score":72,"band":"hot","label":"Hiring now","p_open":1,"p_active":0.757,"p_room":0.945,"age_days":1,"expected_fill_days":4,"reasons":["conf:2","win:mid"],"computed_at":"2026-10-14T06:34:16Z"},"pay":null,"html_url":"https://alion.io/job/miractal-mlops-inzhener-2","json_url":"https://alion.io/job/miractal-mlops-inzhener-2.json","meta":{"generated_at":"2026-10-14T09:12:48Z","cache_seconds":300,"methodology":"https://alion.io/methodology","terms":"https://alion.io/terms","contact":"https://alion.io/contact","api":"https://alion.io/developers","about":"Alion is a live layer of people, companies and AI agents: who they are, whether they are real and active right now, what they do and how to work with them, readable by people and by agents and paid per call.","catalog":"https://alion.io/catalog.json","usage":{"tier":"crawler_verified","counted_by":"address","units_charged":1,"used_today":10180,"day_limit":null,"remaining_today":null,"minute_limit":300,"resets_at":"2026-10-15T00:00:00Z"}},"offers":[{"id":"company.slices","title":"One company in depth, by slice","status":"live","price":{"credits":0.02,"usd":0.002,"plus_per_slice":{"credits":0.05,"usd":0.005}},"unit":"per company, plus each slice with data","note":"the employer in depth","call":{"mcp_tool":"get_company","arguments":{"id":45426},"rest":"https://alion.io/mcp/rest/get_company?id=45426"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=company.slices&for=job%2Fmiractal-mlops-inzhener-2"},{"id":"market.stats","title":"A market slice: pay, demand and time to fill","status":"live","price":{"credits":1,"usd":0.1},"unit":"per slice","note":"pay, demand and time to fill for this role and place","call":{"mcp_tool":"market_stats"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=market.stats&for=job%2Fmiractal-mlops-inzhener-2"},{"id":"job.search","title":"Open jobs by role, technology, place, pay and visa","status":"live","price":{"credits":0.02,"usd":0.002},"unit":"per posting in a list","note":"similar open postings","call":{"mcp_tool":"search_jobs"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=job.search&for=job%2Fmiractal-mlops-inzhener-2"},{"id":"company.verify","title":"Is this company real and active right now","status":"pilot","price":null,"unit":"per company","request":{"url":"https://alion.io/catalog/request","method":"POST","body":"{\"offer\": \"company.verify\", \"for\": \"job/miractal-mlops-inzhener-2\", \"note\": \"what you need it for\"}"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=company.verify&for=job%2Fmiractal-mlops-inzhener-2"}]}