
Sidekick – это международная IT-компания, которая разрабатывает современное программное обеспечение в сфере веб и мобильных приложений.
сайдкик На сервисе с: 06.10.26 01:34
Sidekick – это международная IT-компания, которая разрабатывает современное программное обеспечение в сфере веб и мобильных приложений.
Почему Sidekick?
AI / LLM-инфраструктура
Разворачивать, настраивать и поддерживать self-hosted LLM.
Обслуживать GPU-серверы и оптимизировать расход GPU и VRAM.
Запускать inference-сервисы на vLLM, llama.cpp и других движках, следить за их работой.
Настраивать и чинить NVIDIA Drivers, CUDA, NCCL и Docker GPU.
Собирать Multi-GPU-конфигурации.
Внедрять AI-агентов и agentic workflows.
Подключать LLM и агентов к внутренним сервисам компании.
Помогать автоматизировать процессы с помощью AI.
Инфраструктура
Администрировать Linux, Proxmox VE, Docker и LXC.
Поддерживать серверный и GPU-парк.
Развивать мониторинг на Zabbix, Grafana и Prometheus.
Разбирать и закрывать инфраструктурные и сетевые инциденты.
Управлять VPN, Firewall, VLAN, маршрутизацией и доступами.
Выстраивать резервное копирование и Disaster Recovery.
Автоматизация
Автоматизировать развертывание и настройку серверов и сервисов.
Писать сценарии на Ansible, Terraform и других инструментах.
Сокращать ручные операции, чтобы инфраструктура работала стабильнее.
Помощь команде
Решать инфраструктурные задачи вместе с разработчиками, DevOps, QAи NОC.
Настраивать окружения и CI/CD.
От 3 лет в системном или сетевом администрировании.
Уверенное администрирование Linux.
Знание сетей: TCP/IP, Routing, Switching, VLAN, NAT, VPN, Firewall, DNS, Proxy.
Опыт работы с Proxmox VE, Docker и LXC.
Опыт настройки мониторинга на Zabbix, Grafana или Prometheus.
Опыт обслуживание серверов и GPU-инфраструктуры.
Опыт установки и ремонта NVIDIA drivers, CUDA toolkit, nvidia-container-toolkit, диагностики через nvidia-smi.
Понимание основ информационной безопасности и управления доступами.
Понимание принципов LLM inference и self-hosted LLM.
Опыт запуска нагрузки на GPU, подсчета VRAM, сборки Docker-контейнеров с GPU.
Знание vLLM или llama.cpp и OpenAI-compatible API.
Опыт деплоя open-weight моделей: Qwen, GLM, Llama, Mistral и другие.
Понимание CUDA и NCCL.
Опыт использования AI coding-агентов: OpenHands, Continue или аналогов.
Опыт построения agentic workflows и связывания LLM с внутренними сервисами.
Ansible, Bash, Python, CI/CD, Terraform, Git и Git Workflow.
Опыт автоматизации развертывания и настройки серверов.
Опыт обслуживания bare-metal серверы: IPMI / BMC, прошивки, аппаратная диагностика.
Умение описывать инфраструктуру в Markdown или Wiki.
Будет плюсом:
Опыт с Multi-GPU.
Знакомство с Hermes и OpenCode.
Опыт с Vast.ai: развертывание GPU-инстансов, настройка Docker-окружения и запуск AI workloads.
Bittensor: опыт запуска Miner и Validator, и работы с Subnets.
Опыт автоматизации развертывания GPU-инфраструктуры.
Мы предлагаем:
Добро пожаловать в команду!
*Вакансия является планируемой к созданию и замещению (перспективной).
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.