Коротко про роль
Kernel масштабує використання AI у бізнес-процесах, тому ми шукаємо інженера, який допоможе розвивати власну локальну AI-інфраструктуру та забезпечувати її надійність і безпеку.
Це практична інженерна роль на перетині AI Ops, Infrastructure та Security Engineering: близько 70% завдань пов’язані з кодом, інфраструктурою й автоматизацією, ще 30% — із безпекою AI-систем, даних і моделей.
Що потрібно робити
Розгортати й адмініструвати локальний LLM-стек: Ollama, vLLM, RAG-платформи, векторні бази даних і моделі ембедингів.
Будувати конвеєри обробки документів: парсинг, чанкінг, санітизація та індексація.
Працювати з GPU-інфраструктурою, профілювати й оптимізувати інференс під наявні ресурси.
Забезпечувати доступність AI-сервісів, налаштовувати моніторинг і резервне копіювання.
Розробляти внутрішні сервіси та інструменти на Python, працювати з REST API, Docker і CI/CD.
Інтегрувати внутрішні рішення з EDR, SIEM, Microsoft 365 та Entra ID.
Автоматизувати процеси SOC: збагачення і тріаж алертів, збір артефактів та формування звітності.
Налаштовувати розмежування середовищ, контроль доступу до моделей і даних, а також логування їх використання.
Захищати AI-системи від специфічних для LLM загроз і допомагати впорядковувати використання shadow AI.
Брати участь у розробленні внутрішніх політик використання AI та оцінюванні ризиків нових AI-рішень.
Наші очікування
Впевнене володіння Python: розробка сервісів, asyncio, REST API та тестування.
Практичний досвід адміністрування Linux і роботи з Docker.
Базове розуміння Kubernetes, Git і CI/CD.
Практичний досвід із LLM-стеком: локальний інференс, RAG, векторні бази даних і prompt engineering.
Розуміння основ інформаційної безпеки: автентифікація, моделі доступу, сегментація, логування та робота з чутливими даними.
Здатність самостійно працювати з технічною документацією, незнайомими API та наявним кодом.
Англійська на рівні, достатньому для роботи з технічною документацією.
Буде перевагою:
Досвід роботи з GPU-кластерами, NVIDIA CUDA, NIM, Triton або квантизацією моделей.
Знання LangChain, LlamaIndex, MCP та досвід побудови агентних конвеєрів.
Практичний досвід зі Splunk SPL, KQL і великими обсягами логів.
Знання OWASP Top 10 for LLM, NIST AI RMF або ISO/IEC 42001.
Досвід роботи в ізольованих, зокрема air-gapped, середовищах.
Що ми пропонуємо
Офіційне працевлаштування та прозорі умови співпраці.
Щорічну премію за результатами роботи.
Медичне страхування.
Гібридний і гнучкий формат роботи.
Сучасний офіс у центрі Києва.
Можливість працювати з актуальними AI-технологіями та впливати на формування внутрішньої AI-інфраструктури великої української компанії.
