Архитектор вычислительной инфраструктуры (классика + GPU)

Наша команда занимается инфраструктурным развитием Сбера. Мы формируем готовые инфраструктурные решения и развиваем вычислительную платформу банка: классические виртуализированные среды, серверные мощности и хранилища данных, а также новую платформу для GPU-ресурсов под обучение и инференс моделей. Масштаб — десятки тысяч серверов, работаем в регуляторном контуре банка (152-ФЗ, КИИ, импортозамещение). Ядро нашей работы — понять, как команды банка реально потребляют вычислительные ресурсы, и превратить это понимание в платформу. Мы превращаем технологии в ценность для наших клиентов, используя инновационные решения и предоставляя качественный сервис и надёжную поддержку. Сейчас мы обновляем существующую платформу виртуализации, развиваем систему управления внутренним облаком и строим инфраструктуру для GPU.

### **Задачи:**

* формировать целевую архитектуру вычислительной платформы (классической и GPU) и проектировать сервисную модель потребления вычислительных ресурсов
* повышать эффективность использования GPU-парка и строить систему метрик эффективности
* развивать отказоустойчивую вычислительную инфраструктуру банка и наблюдаемость платформы (телеметрия ускорителей и фабрик, приёмочные тесты производительности, контроль реальной утилизации выделенных ресурсов заказчиками)
* вести технический жизненный цикл платформы и участвовать в развитии системы управления вычислительными ресурсами, оценивать экономику инфраструктурных решений
* обеспечивать взаимодействие внутри банка, проводить инфраструктурные решения через согласования
* выступать связующим звеном между ML-командами и инфраструктурными подразделениями, транслировать требования и помогать учитывать стандарты при проектировании систем, прорабатывать сценарии использования современных технологий на базе AI, оценивать применимость AI-агентов для решения бизнес-задач и повышения эффективности процессов
* переводить запросы заказчиков в инженерные требования и управлять технической работой с внешними вендорами и интеграторами.

### **Мы ждем от тебя:**

* понимание различий профилей нагрузки (от интерактивных сессий до многодневных распределённых обучений) и жизненного цикла ML-проекта глазами потребителя ресурсов
* опыт работы на стыке ML-команд и инфраструктуры, понимание принципов построения вычислительной инфраструктуры (классической и под GPU), уверенное ориентирование в архитектуре прикладных систем, понимание принципов разработки ПО (SDLC)
* знание типовых сценариев потребления GPU и рычагов оптимизации GPU-ресурсов, умение работать с метриками утилизации, опыт повышения эффективности использования GPU-парка
* опыт работы с серверными платформами и ускорителями, с оркестрацией вычислительных ресурсов (Slurm, Kubernetes), с практиками multi-tenancy и квотирования, владение основами сетевых технологий (L2/L3, балансировка нагрузки) и практиками DevOps (CI/CD, Infrastructure as Code)
* понимание типовых сценариев потребления классических ресурсов (виртуальные машины, контейнеры, частные облака, файловые и блочные СХД) и чем их профили нагрузки отличаются от ML
* опыт процессной и координационной работы, взаимодействия с вендорами и подрядчиками, способность эффективно коммуницировать с разработчиками и инфраструктурными инженерами, понимать задачи обеих сторон и находить оптимальные решения
* владение современными AI-инструментами в рамках применения их в ежедневной работе для анализа, проектирования, подготовки документации и автоматизации рутинных задач (LLM-ассистенты, AI-агенты, AI-код-ассистенты).

Будет плюсом:

* опыт выстраивания архитектурных процессов с нуля (комитеты, процедуры согласования, регламенты)
* навыки использования или внедрения AI-сервисов, навыки создания и применения AI-агентов в продуктовых решениях
* опыт проектирования стоек высокой плотности и жидкостного охлаждения
* навыки разработки технической документации, архитектурных решений и корпоративных стандартов
* опыт регуляторного контура (аттестация, КИИ, работа с отечественным оборудовани