Ведущий системный администратор
Описание
Мы находимся на пике роста и прямо сейчас в поиске системного администратора. Чем предстоит заниматься: Установка, настройка и обслуживание серверного оборудования (x86, GPU-серверы), систем хранения данных и сетевого оборудования. Администрирование сред виртуализации: VMware vSphere (ESXi, vCenter) и zVirt (платформа на базе oVirt). Управление ресурсами ВМ, настройка высокой доступности (HA), миграция (vMotion/Live Migration), работа со снапшотами и бэкапами. Проброс аппаратных ускорителей (PCIe Passthrough, SR-IOV, vGPU) в виртуальные машины. Развертывание, масштабирование и траблшутинг кластеров Kubernetes (On-premise). Подготовка и поддержка GPU-узлов в K8s: установка драйверов, настройка NVIDIA Container Toolkit / NVIDIA Device Plugin. Управление системами хранения для ML-задач: подключение высокоскоростных хранилищ (NFS, Ceph, Lustre или блочные СХД) к подам Kubernetes (CSI) для хранения тяжелых датасетов и чекпоинтов моделей. Обеспечение сетевой связности в кластере (Ingress, Network Policies, балансировка). Мониторинг инфраструктуры и ML-ворклоадов: настройка стека Prometheus + Grafana, сбор логов (ELK/EFK/Loki), контроль утилизации GPU (DCGM Exporter). Взаимодействие с командами Data Science и MLOps: помощь в упаковке моделей в контейнеры, выделение квот, решение проблем с нехваткой ресурсов. Чтобы у нас все получилось, тебе нужны: Наличие высшего образования (желательно в области информационных технологий). Опыт администрирования Linux-систем. Умение писать скрипты для автоматизации рутины (Bash, Python). Понимание сетевых технологий (TCP/IP, VLAN, Routing, DNS, DHCP). Готовность к быстрому освоению новых архитектурных решений. Опыт администрирования серверного оборудования и работы с IPMI / iLO / iDRAC. Понимание архитектуры и опыт коммерческого администрирования продуктов виртуализации. Понимание принципов работы аппаратных ускорителей (GPU), работы стека CUDA/cuDNN, опыт установки драйверов NVIDIA (Datacenter/Teslin). Опыт работы с системами хранения данных (СХД): iSCSI, Fibre Channel, NFS, SMB. Опыт администрирования K8s. Понимание архитектуры K8s (etcd, kubelet, API server, scheduler, control-plane). Опыт работы с Docker. Понимание принципов планировщика K8s (выделение ресурсов: requests/limits, node affinity, taints/tolerations) для распределения GPU-ресурсов между ML-задачами. Наличие профильных сертификатов. Опыт работы с отечественными операционными системами и системами виртуализации. Опыт работы с oVirt-системами, KVM. Опыт работы с распределенными файловыми системами (Ceph, GlusterFS). Опыт работы с системами управления конфигурациями (Ansible, Terraform). Понимание основ CI/CD (GitLab CI) для деплоя ML-моделей.